Моделирование кремниевых полевых конических GAA-нанотранзисторов со стековым SiO2/HfO2 подзатворным диэлектриком

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обсуждаются вопросы моделирования электрофизических характеристик кремниевого конического полевого GAA-нанотранзистора. Разработана аналитическая модель тока стока транзистора с полностью охватывающим коническим затвором со стековым подзатворным оксидом SiO2/HfO2 с учетом влияние заряда межфазной ловушки на границе раздела Si/SiO2. Для моделирования распределения потенциала в конической рабочей области при условии постоянной плотности ловушек получено аналитическое решение уравнения Пуассона с использованием метода параболической аппроксимации в цилиндрической системе координат с соответствующими граничными условиями. Модель потенциала была использована для разработки выражения для тока стока GAA-нанотранзистора со стековым подзатворным оксидом. Численно исследованы ключевые электрофизические характеристики в зависимости от плотности ловушек и толщин слоев SiO2 и HfO2.

Об авторах

Н. В. Масальский

Федеральное государственное учреждение Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: volkov@niisi.ras.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Usha C., Vimala P. Analytical drain current model for fully depleted surrounding gate TFET // J. Nano Res. 2018. V. 55. P. 75—81.
  2. Nanoelectronics: Devices, Circuits and Systems // Editor by Brajesh Kumar Kaushik. Elsevier. 2018.
  3. Tomar G., Barwari A. Fundamental of electronic devices and circuits // Springer. 2019. 224 р.
  4. Colinge J.P. FinFETs and Other Multi-Gate Transistor // NewYork: Springer-Verlag. 2008. 339 р.
  5. Ferain I., Colinge C.A., Colinge J. Multigate transistors as the future of classical metal—oxide—semiconductor field-effect transistors // Nature. 2011. V. 479. P. 310—316.
  6. International Technology Roadmap for Semiconductors (ITRS) Interconnect, 2020 Edition. [Online] Available: https://irds.ieee.org/editions/2020 (data access 12.12.2022).
  7. Kumar S., Goel E., Singh K., Singh B., Kumar M., Jit S. A compact 2D analytical model for electrical characteristics of double-gate tunnel field-effect transistors with a SiO2/high-k stacked gate-oxide structure // IEEE Trans. Electron Devices. 2016. V. 63. P. 3291—3330.
  8. Масальский Н.В. Моделирование кремниевых цилиндрических с полностью охватывающим затвором КМОП нанотранзисторов с переменным радиусом // Микроэлектроника. 2022. T. 51. C. 220—225.
  9. Koswatta S.O., Lundstrom M.S., Nikonov D.E. Performance comparison between pin tunneling transistors and conventional MOSFETs // IEEE Trans. Electron. Dev. 2009. V. 56. P. 456—463.
  10. Yu Y.S., Cho N., Hwang S.W., Ahn D. Analytical threshold voltage model including effective conducting path effect (ECPE) for surrounding-gate MOSFETs (SGMOSFETs) with localized charges // IEEE Trans. Electron. Dev. 2010. V. 57. P. 3176—3180.
  11. Abdi D.B., Kumar M.J. 2-D threshold voltage model for the double-gate pnpn TFET with localized charges // IEEE Trans. Electron. Dev. 2016. V. 63. P. 3663—3668.
  12. Grasser T. (ed.). Bias Temperature Instability for Devices and Circuits // Springer Science + Business Media. New York, 2014.
  13. Sahay S., Kumar M. Junctionless Field-Effect Transistors: Design, Modeling, and Simulation // Wiley-IEEE Press. 2019.
  14. Lundstrom M., Guo J. Nanoscale Transistors: Device Physics, Modeling and Simulation // Springer: New York, 2006.
  15. Schwierz F., Wong H., Liou J.J. Nanometer CMOS. Pan Stanford Publishing // Singapore. 2010.
  16. Sano N. Physical issues in device modeling: Length-scale, disorder, and phase interference // Iin 2017 International Conference on Simulation of Semiconductor Processes and Devices, Sept. 2017. Р. 1—4.
  17. Fischetti M.V., Vandenberghe W.G. Advanced Physics of Electron Transport in Semiconductors and Nanostructures. New York, U.S.A.: Springer, 2016.
  18. Reggiani S., Barone G., Poli S., Gnani E., Gnudi A., Baccarani G., Chuang M.-Y., Tian W., Wise R. TCAD simulation of hot-carrier and thermal degradation in STI-LDMOS transistors // IEEE Trans. Electron Devices. 2013. V. 60. P. 691—698.
  19. Young K. K. Analysis of conduction in fully depleted SOI MOSFETs // IEEE Trans. Electron Devices. 1989. V. 36. P. 504—506.
  20. Bardon M.G., Neves H.P., Puers R., Van Hoof C. Pseudo-two-dimensional model for double-gate tunnel FETs considering the junctions depletion regions // IEEE Trans. Electron Devices. 2010. V. 57. P. 827—834.
  21. Chiang T.K., Chen M.L. A new analytical threshold voltage model for symmetrical double-gate MOSFETs with high-k gate dielectrics // Solid-State Electron. 2007. V. 51. P. 387—393.
  22. He J., Chan M., Zhang X., Wang Y. A carrier-based analytic model for the undoped (lightly doped) cylindrical surrounding-gate MOSFETs // Solid State Electron. 2006. V. 50. P. 416—421.
  23. Sze S.M. Physics of Semiconductor Device. 2nd edn. John Wiley & Sons Inc.: Hoboken, New Jersey.
  24. Karthigai Pandian M., Balamurugan N.B. Analytical threshold voltage modeling of surrounding gate silicon nanowire transistors with different geometries // J. Electric Eng. Technol. 2014. V. 9. P. 742—751.
  25. Chiang T-K. A new quasi-3-D compact threshold voltage model for Pi-gate MOSFETs with the interface trapped charges // IEEE Transactions on Nanotechnology. 2015. V. 14. P. 555—560.
  26. Auth C.P., Plummer J.D. Scaling theory for cylindrical, fully-depleted, surrounding-gate MOSFETs // IEEE Trans. on Electron Devices. 1997. V. 18. P. 74—76.
  27. Масальский Н.В. Моделирование характеристик КМОП нанотранзистора с полностью охватывающим затвором и неравномерно легированной рабочей областью // Микроэлектроника. 2019. T. 48. C. 436—444.
  28. Масальский Н.В. Моделирование ВАХ ультратонких КНИ КМОП нанотранзисторов с полностью охватывающим затвором // Микроэлектроника. 2021. T. 50. C. 436—444.
  29. Madan J., Chaujar R. Gate drain underlapped-PNIN-GAA-TFET for comprehensively upgraded analog/RF performance // Superlattices Microstruct. 2017. V. 102. P. 17—26.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».