Analysis of simulation methods of ion implantation profiles in silicon carbide

Abstract

[ES] Los materiales semiconductores constituyen la base de numerosas tecnologías hoy en día. Entre ellos, el carburo de silicio se caracteriza por tener superiores características físicas y eléctricas respecto a los semiconductores tradicionales como el silicio. No obstante, el carburo de silicio no ha alcanzado todavía su estado de madurez y actualmente se están realizando proyectos de investigación intensiva en este tópico. El dopaje de áreas concretas de los semiconductores es uno de los pasos críticos en el procesamiento de dispositivos de electrónica de potencia y en el carburo de silicio se lleva a cabo mediante implantación iónica. Con el fin de mantener una elevada rentabilidad, es importante tener disponibles algoritmos de simulación capaces de predecir con elevada precisión los resultados de la implantación iónica. Los defectos inducidos por implantación, los fenómenos de canalización de iones, la complejidad de los modelos de dinámica molecular y algunos otros factores hacen de este objetivo un ambicioso reto. Esta tesis se centra en la simulación de perfiles de implantación y ofrece un análisis de las principales propuestas disponibles. Partiendo de un programa existente en el Laboratorio Avanzado de Semiconductores de Potencia (APS) y con la literatura correspondiente, se implementa un algoritmo modificado basado en la doble distribución de Pearson y se analizan sus limitaciones. Este modelo ofrece tiempos de cálculo reducidos a cambio de mayores inexactitudes, ya que se aborda el problema desde un punto de vista estadístico. Por ello, esta tesis también cubre el estudio de otros algoritmos que, a pesar de tener una considerable influencia estadística por estar basados en el análisis de Monte-Carlo (MC), mantienen una estrecha relación y se basan en los fenómenos físicos detrás de la implantación iónica. En concreto, se da una descripción de los algoritmos SIIMPL y SRIM. Además, se implementan simulaciones de implantación iónica en TCAD, el cual ofrece un entorno integrado para los procesos de fabricación necesarios para desarrollar y optimizar los dispositivos y tecnologías basados en semiconductores. Finalmente, la tesis concluye comparando cada alternativa y evaluando los resultados de simulación, haciendo especial énfasis en la implantación a altas energías y en cuál es la alternativa más adecuada en estos casos.

[EN] Semiconductor materials constitute the base of many technologies nowadays. Among them, silicon carbide is known to have superior physical and electrical properties in comparison to traditional semiconductors such as silicon. However, silicon carbide has not reached its maturity state yet and intensive research is being conducted regarding this topic. Doping of selected areas of the semiconductor is one of the critical steps in power electronics device-processing and in silicon carbide it is carried out through ion implantation. To remain cost efficient, it is important that accurate simulation algorithms that predict with reasonable precision the outcome of ion implantation are available. Implantation induced defects, ion channeling, complex modelling of molecular dynamics and some other factors make this task rather challenging. This thesis focuses on the simulation of range profiles, and it offers an analysis of some of the main approaches. Starting from an existing program at the Advanced Power Semiconductor Laboratory (APS) and available literature, a tuned algorithm based on the Dual-Pearson distribution is implemented and its limitations are analyzed. This model offers a low computing time in exchange of higher inaccuracies since it is approached from a statistical point of view. That is why this thesis also covers algorithms that, even though they also have a high statistical influence being based on the Monte-Carlo (MC) analysis, they also keep a closer relationship and stem on the physical phenomena behind ion implantation. In particular, an overview of SIIMPL and SRIM algorithms is given. Furthermore, MC-based simulations of ion implantation are implemented in TCAD, which offers an integrated environment for the fabrication processes needed to develop and optimize semiconductor technologies and devices. This thesis concludes by comparing each alternative and discussing simulation results, with a special focus on high-energy implantation and the most suitable alternative for it.