[发明专利]一种用于获取表面势的方法及装置

说明书

本发明提供了一种用于获取表面势的方法及装置，方法包括：获取多个目标器件的参数信息，参数信息包括：尺寸、器件结构、材料参数以及不同温度下的各所述目标器件的载流子迁移率；所述多个目标器件包括：常规材料制备的器件以及表面势已经被确定的新型材料制备的器件；所述常规材料包括体材料，所述第一新型材料包括：薄膜材料；在对应的操作条件下，基于每个所述目标器件的尺寸、所述器件结构、所述材料参数及所述迁移率提取各表面势；基于各所述表面势和参数信息建立表面势数据库；基于所述表面势数据库，根据神经网络构建表面势解析模型；利用所述表面势解析模型确定新型材料制备的器件的表面势。

技术领域

本发明属于半导体器件技术领域，尤其涉及一种用于获取表面势的方法及装置。

背景技术

半导体器件模型作为连接半导体制造商与电路设计者之间的桥梁，是半导体行业不可或缺的一环。

随着半导体器件的发展，目前出现了很多新材料，为了提高器件的仿真精度，研发人员一般会利用表面势来研究新型材料器件，并需要获取相应的表面势来研究新型材料制备出的器件的物理特性。但是现有技术中获取新型材料制备出的器件表面势的方法比较复杂，获取表面势的效率不高，导致研究进程的效率不高。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种构建表面势解析模型的方法及装置，用于解决现有技术中在获取新型材料表面势器件的表面势时，获取方法复杂，导致获取效率低，进而导致利用表面势研究新型材料表面势器件特性的进程缓慢的技术问题。

本发明提供一种用于获取表面势的方法，所述方法包括：

获取多个目标器件的参数信息，所述参数信息包括：尺寸、器件结构、材料参数以及不同温度下的各所述目标器件的载流子迁移率；所述多个目标器件包括：常规材料制备的器件以及表面势已经被确定的第一新型材料制备的器件；所述常规材料包括体材料，所述第一新型材料包括：薄膜材料；

在对应的操作条件下，基于每个所述目标器件的尺寸、所述器件结构、所述材料参数及所述迁移率提取各表面势；

基于各所述表面势和所述参数信息建立表面势数据库；

基于所述表面势数据库，根据神经网络构建表面势解析模型；

利用所述表面势解析模型确定第二新型材料制备的器件的表面势。

上述方案中，所述获取不同温度下的各所述目标器件的载流子迁移率，包括：

根据公式获取所述载流子迁移率μ(T)，其中，所述q为单元电荷，所述a为原子间距，所述k_B为波尔兹曼常数，所述T为温度，所述v₀为局域态长度的倒数，所述E_a为载流子跃迁的激活能。

上述方案中，所述基于各所述表面势各所述参数信息建立表面势数据库，包括：

建立各所述表面势与所述参数信息的之间各映射关系表；

将所述各映射关系表分别存储至预设数据库中对应的数据块中，形成所述表面势数据库。

上述方案中，基于所述表面势数据库，根据神经网络构建表面势解析模型，包括：

基于所述表面势数据库确定表面势训练样本集；

利用所述神经网络提供的假设模型对所述表面势训练样本集进行数据拟合，获取一物理方程，所述物理方程为所述表面势解析模型。

上述方案中，所述基于所述表面势数据库，根据神经网络构建表面势解析模型后，还包括：

基于所述表面势数据库建立薛定谔-泊松方程；

利用自洽求解获取所述薛定谔-泊松方程的第一解；