一种半导体器件的数值仿真方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据仿真技术领域，尤其涉及一种半导体器件的数值仿真方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着微电子技术的发展，半导体工艺水平和器件性能不断提升，tcad（technology computer aided design，计算机辅助设计）算法在该过程中发挥着重要作用。tcad算法是建立在半导体物理基础上的数值仿真工具，可以对不同工艺条件进行仿真，取代或部分取代昂贵、费时的工艺实验。
3.tcad算法目前主要采用两种迭代求解算法，其一是迭代求解自变量构成的方程组，其二是迭代求解自变量构成的方程组。其中，表示电势，表示电子浓度，表示空穴浓度，，，，表示电子准费米能级，表示空穴准费米能级，表示电子迁移率，表示空穴迁移率，表示电子扩散率，表示空穴扩散率，表示与半导体器件的器件材料相关的常数。
4.自变量对应的数值仿真结果中可能会出现的情况，显然不符合物理现实，而自变量可保证数值仿真结果中的恒成立，但迭代求解自变量构建的方程组时，算法收敛速度极慢，因此需要找到一种既能保证数值仿真结果的准确度又能满足算法收敛速度要求的迭代求解方法。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种半导体器件的数值仿真方法、装置、设备及存储介质，以解决传统的迭代求解算法中只构建单一自变量的方程组的问题，既能保证数值仿真结果的准确度，又能满足算法收敛速度要求。
6.根据本发明一个实施例提供了一种半导体器件的数值仿真方法，该方法包括：
7.获取半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，并基于各所述当前自变量，构建所述半导体器件对应的当前仿真方程组；
8.对所述当前仿真方程组执行一次迭代求解操作，得到各所述网格点分别对应的当前仿真数据；其中，所述当前仿真数据中包含当前电子浓度和当前空穴浓度；
9.针对每个网格点，基于所述网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定所述网格点的当前导电浓度，并基于所述当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新所述网格点的当前自变量；
10.返回执行基于各所述当前自变量，构建所述半导体器件对应的当前仿真方程组的步骤，直到满足迭代结束条件时，基于各所述网格点分别对应的当前仿真数据，确定所述半
导体器件的数值仿真数据。
11.根据本发明另一个实施例提供了一种半导体器件的数值仿真装置，该装置包括：
12.当前仿真方程组确定模块，用于获取半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，并基于各所述当前自变量，构建所述半导体器件对应的当前仿真方程组；
13.当前仿真数据求解模块，用于对所述当前仿真方程组执行一次迭代求解操作，得到各所述网格点分别对应的当前仿真数据；其中，所述当前仿真数据中包含当前电子浓度和当前空穴浓度；
14.当前自变量更新模块，用于针对每个网格点，基于所述网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定所述网格点的当前导电浓度，并基于所述当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新所述网格点的当前自变量；
15.数值仿真数据确定模块，用于返回执行基于各所述当前自变量，构建所述半导体器件对应的当前仿真方程组的步骤，直到满足迭代结束条件时，基于各所述网格点分别对应的当前仿真数据，确定所述半导体器件的数值仿真数据。
16.根据本发明另一个实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：
17.至少一个处理器；以及
18.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
19.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的半导体器件的数值仿真方法。
20.根据本发明另一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的半导体器件的数值仿真方法。
21.本发明实施例的技术方案，通过基于半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，构建半导体器件对应的当前仿真方程组，在每次迭代求解的过程中，增加了针对每个网格点，基于网格点对应的网格掺杂浓度、当前仿真数据中的当前电子浓度和当前空穴浓度，确定网格点的当前导电浓度，并基于当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新网格点的当前自变量的步骤，直到满足迭代结束条件时，确定半导体器件的数值仿真数据，解决了传统的迭代求解算法中只基于单一自变量构建方程组的问题，既保证了半导体器件的数值仿真结果的准确度，又满足了对半导体器件的数值仿真过程的算法收敛速度要求。
22.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
23.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
24.图1为本发明一个实施例所提供的一种半导体器件的数值仿真方法的流程图；
25.图2为本发明一个实施例所提供的一种半导体器件的数值仿真方法的具体实例的流程图；
26.图3为本发明一个实施例所提供的另一种半导体器件的数值仿真方法的流程图；
27.图4为本发明一个实施例所提供的一种半导体器件的数值仿真装置的结构示意图；
28.图5为本发明一个实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
29.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
30.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“目标”、“参考”、“当前”、“预设”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
31.图1为本发明一个实施例所提供的一种半导体器件的数值仿真方法的流程图，本实施例可适用于采用tcad算法，对半导体器件进行数值仿真的情况，该方法可以由半导体器件的数值仿真装置来执行，该半导体器件的数值仿真装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该半导体器件的数值仿真装置可配置于终端设备中。如图1所示，该方法包括：
32.s110、获取半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，并基于各当前自变量，构建半导体器件对应的当前仿真方程组。
33.其中，具体的，本实施例中“自变量”、“仿真方程组”、“电子浓度”、“空穴浓度”和“导电浓度”等参数数据之前的术语“当前”与当前次的迭代求解操作对应，上述参数数据在不同次的迭代求解操作中可能相同也可能发生变化。
34.其中，具体的，半导体网格模型可用于表征半导体器件的三维网格模型。示例性的，基于半导体器件的几何参数数据，构建半导体器件的几何模型，并对几何模型进行网格划分，得到半导体器件的半导体网格模型。其中，几何参数数据包括但不限于半导体器件的长度、宽度、高度、体积等几何参数，采用的网格划分算法包括但不限于有限体积法、delaunay三角形算法等。
35.其中，具体的，半导体网格模型中各网格点分别所属的网格器件区域的区域体积可以相同也可以不同，各网格器件区域的区域形状可以相同也可以不同。此处对采用的网格划分算法及具体的划分标准均不作限定，具体可根据实际需求自定义设置。
36.在一个可选实施例中，在执行第一次迭代求解操作之前，基于自变量和
自变量对应的预设比例，确定各网格点分别对应的当前自变量。示例性的，当预设比例为100:0时，半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量均为自变量，当预设比例为0:100时，半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量均为自变量，当预设比例为40:60时，半导体网格模型中40%的网格点分别对应的当前自变量均为自变量，60%的网格点分别对应的当前自变量均为自变量，不同自变量分别对应的各网格点可以是随机选择也可以是顺序选择。此处对预设比例及各网格点的筛选方式均不作限定，具体可根据实际需求自定义设置。
37.在一个可选实施例中，自变量和自变量对应的预设比例为100:0。这样设置的好处在于，由于对第一次迭代求解操作得到的当前仿真数据的准确度要求不高，所以基于自变量构建的仿真方程组的迭代求解的速度相比于基于自变量构建的仿真方程组的迭代求解的速度要快，从而可以在一定程度上进一步提高半导体器件的数值仿真过程的算法收敛速度。
38.其中，具体的，针对每个网格点，基于自变量构建的仿真方程组(1)为：
39.ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
40.上述仿真方程组(1)中的第1个方程为静电学泊松方程，第2个方程为电子浓度变化方程，第3个方程为空穴浓度变化方程，第4-5个方程统称为电流的迁移扩散方程。其中，表示半导体器件的电容率，表示nabla算符，表示网格点的电势，表示单位电荷量，表示网格点的电子浓度，表示网格点的空穴浓度，表示网格点的网格掺杂浓度，表示时间，表示载流子生成量，表示载流子复合量，表示电子电流密度，表示空穴电流密度，表示电子迁移率，表示空穴迁移率，表示电子扩散率，表示空穴扩散率。其中，电子和空穴统称为载流子。
41.其中，具体的，自变量和自变量存在如下参数转换关系：
[0042][0043]
针对每个网格点，采用上述参数转换关系，对上述基于自变量构建的仿真方程组(1)进行参数替代，可得到基于自变量构建的仿真方程组。
[0044]
其中，具体的，半导体器件对应的当前仿真方程组中包含半导体网格模型中各网格点分别对应的仿真方程组。
[0045]
s120、对当前仿真方程组执行一次迭代求解操作，得到各网格点分别对应的当前
仿真数据。
[0046]
其中，示例性的，迭代求解算法可以为牛顿迭代算法，此处对迭代求解算法不作限定，具体可根据实际需求自定义设置。
[0047]
在本实施例中，当前仿真数据中包含当前电子浓度和当前空穴浓度。在一个可选实施例中，当前仿真数据还包含当前电势。
[0048]
s130、判断是否满足迭代结束条件，如果否，则执行s140，如果是，则执行s150。
[0049]
在一个可选实施例中，迭代结束条件为当前迭代次数达到预设次数阈值，或者，迭代结束条件为当前迭代时刻达到预设终止时刻，或者，迭代结束条件为当前仿真残差小于预设残差阈值。
[0050]
在一个实施例中，迭代结束条件为当前仿真残差小于预设残差阈值。由于半导体器件达到稳态时载流子对时间的偏导数为0，即上述基于自变量构建的仿真方程组(1)中，，对仿真方程组(1)进行变形得到仿真方程组(2)：
[0051]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0052]
对上述仿真方程组(2)再次进行变形可得到第一残差、第二残差和第三残差，第一残差、第二残差和第三残差满足如下残差方程组(3)：
[0053]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0054]
其中，具体的，针对每个网格点，将半导体器件的器件参数数据和网格点对应的当前仿真数据，代入到上述残差方程组(3)中得到网格点对应的第一残差、第二残差和第三残差。示例性的，当前仿真残差满足如下公式：
[0055][0056]
其中，表示半导体网格模型中网格点的数量，用于表征第个网格点对应的残差平方和，具体的，。
[0057]
s140、针对每个网格点，基于网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定网格点的当前导电浓度，并基于当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新网格点的当前自变量，返回执行s110。
[0058]
其中，具体的，网格掺杂浓度用于表征网格点所属的网格器件区域对应的掺杂浓度。在一个可选实施例中，基于网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定网格点的当前导电浓度，包括：将当前电子浓度和当前空穴浓度对应的浓度差值作为当前差值浓度，并将当前差值浓度和网格掺杂浓度之和作为网格点的当前导电浓度。
[0059]
其中，示例性的，当前导电浓度满足公式：，其中，表示第次迭代求解操作后第个网格点对应的导电浓度，表示第次迭代求解操作后第个网格
点的当前电子浓度，表示第次迭代求解操作后第个网格点的当前空穴浓度，表示第个网格点的网格掺杂浓度。
[0060]
在一个可选实施例中，基于当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新网格点的当前自变量，包括：在当前导电浓度满足预设浓度范围的情况下，将第一自变量作为网格点的当前自变量；在当前导电浓度不满足预设浓度范围的情况下，将第二自变量作为网格点的当前自变量；其中，当预设浓度范围中最大的预设导电浓度小于或等于预设浓度阈值时，第一自变量为电势、电子浓度和空穴浓度，第二自变量为电势、电子准费米能级和空穴准费米能级；当预设浓度范围中最小的预设导电浓度大于或等于预设浓度阈值时，第一自变量为电势、电子准费米能级和空穴准费米能级，第二自变量为电势、电子浓度和空穴浓度。
[0061]
在一个可选实施例中，预设浓度阈值是预先设置的，示例性的，预设浓度阈值可以为1，相应的，预设浓度范围可以为，也可以为，当然，预设浓度范围还可以为或，此处对预设浓度范围不作限定。
[0062]
其中，预设浓度阈值用于界定迭代求解基于自变量构建的仿真方程组过程中的雅克比矩阵的条件数与迭代求解基于自变量构建的仿真方程组过程中的雅克比矩阵的条件数之间的关系。申请人发现，迭代求解过程中的雅克比矩阵的条件数越小，迭代求解算法的收敛方向越准确，算法收敛越快。
[0063]
本实施例中预先设置的预设浓度阈值可以保证，如果当前导电浓度小于或等于预设浓度阈值，则自变量对应的雅克比矩阵的条件数小于自变量对应的雅克比矩阵的条件数，如果当前导电浓度大于预设浓度阈值，则自变量对应的雅克比矩阵的条件数大于自变量对应的雅克比矩阵的条件数。
[0064]
或者说，本实施例中的预设浓度范围可以保证，当预设浓度范围中最大的预设导电浓度小于或等于预设浓度阈值时，如果当前导电浓度满足预设浓度范围，自变量对应的雅克比矩阵的条件数小于自变量对应的雅克比矩阵的条件数，如果当前导电浓度不满足预设浓度范围，则自变量对应的雅克比矩阵的条件数大于自变量对应的雅克比矩阵的条件数。当预设浓度范围中最小的预设导电浓度大于或等于预设浓度阈值时，如果当前导电浓度不满足预设浓度范围，自变量对应的雅克比矩阵的条件数小于自变量对应的雅克比矩阵的条件数，如果当前导电浓度满足预设浓度范围，则自变量对应的雅克比矩阵的条件数大于自变量对应的雅克比矩阵的条件数。
[0065]
s150、基于各网格点分别对应的当前仿真数据，确定半导体器件的数值仿真数据。
[0066]
其中，具体的，将各网格点分别对应的当前仿真数据作为半导体器件的数值仿真数据。
[0067]
图2为本发明一个实施例所提供的一种半导体器件的数值仿真方法的具体实例的流程图，具体的，在执行第一次迭代求解操作之前，半导体网格模型中grid1、grid2
…
gridm
等m个网格点分别对应的当前自变量均为自变量。基于各网格点分别对应的当前自变量，构建半导体器件对应的当前仿真方程组equations，对当前仿真方程组equations执行第次迭代求解操作，得到各网格点分别对应的当前仿真数据。判断当前仿真残差是否小于预设残差阈值，如果是，则将各网格点分别对应的当前仿真数据作为半导体器件的数值仿真数据。
[0068]
如果否，则针对第个网格点gridj，判断基于网格点gridj对应的当前电子浓度、当前空穴浓度和网格掺杂浓度构成的当前导电浓度是否小于1，如果小于，则将自变量作为网格点gridj对应的当前自变量，如果大于或等于，则将自变量作为网格点gridj对应的当前自变量。判断是否等于m，如果等于，则返回执行基于各网格点分别对应的当前自变量，构建半导体器件对应的当前仿真方程组equations的步骤，如果不等于，则执行gridj=grid(j+1)，并返回执行判断基于网格点gridj对应的当前电子浓度、当前空穴浓度和网格掺杂浓度构成的当前导电浓度是否小于1的步骤，其中，1≤≤m。
[0069]
本实施例的技术方案，通过基于半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，构建半导体器件对应的当前仿真方程组，在每次迭代求解的过程中，增加了针对每个网格点，基于网格点对应的网格掺杂浓度、当前仿真数据中的当前电子浓度和当前空穴浓度，确定网格点的当前导电浓度，并基于当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新网格点的当前自变量的步骤，直到满足迭代结束条件时，确定半导体器件的数值仿真数据，解决了传统的迭代求解算法中只基于单一自变量构建方程组的问题，既保证了半导体器件的数值仿真结果的准确度，又满足了对半导体器件的数值仿真过程的算法收敛速度要求。
[0070]
图3为本发明一个实施例所提供的另一种半导体器件的数值仿真方法的流程图，本实施例对上述实施例中“预设浓度范围”的获取方式进行进一步细化。如图3所示，该方法包括：
[0071]
s210、基于半导体器件对应的器件参数数据，确定第一自变量对应的第一雅克比矩阵以及第二自变量对应的第二雅克比矩阵。
[0072]
以第一自变量为自变量第二自变量为自变量为例。基于上述实施例中的残差方程组(3)，可得到第一自变量对应的雅克比矩阵为：
[0073][0074]
通过对静电学泊松方程进行量纲分析发现，存在以长度为单位的使得成立，再根据自变量与自变量之间的参数转换关系，数值
推导可得到如下对应关系：
[0075][0076][0077][0078]
基于上述对应关系，可将上述与第一自变量对应的雅克比矩阵简化为：
[0079][0080]
其中，具体的，将半导体器件对应的器件参数数据代入到上述雅克比矩阵中，可得到第一雅克比矩阵。
[0081]
根据自变量与自变量之间的参数转换关系以及上述雅克比矩阵可得第二自变量对应的雅克比矩阵满足如下关系：
[0082][0083]
其中，，则雅克比矩阵为：
[0084][0085]
其中，具体的，将半导体器件对应的器件参数数据代入到上述雅克比矩阵中，可得到第一雅克比矩阵。
[0086]
根据上述雅克比矩阵和雅克比矩阵可得，器件参数数据至少包含单位电荷量、电容率、、电子迁移率、空穴迁移率。
[0087]
在本实施例中，器件参数数据中包含至少两个参考掺杂浓度，参考掺杂浓度表征用于推导验证的预先设置的掺杂浓度。
[0088]
s220、针对每个参考掺杂浓度，基于参考掺杂浓度、参考仿真数据、第一雅克比矩阵和第二雅克比矩阵，确定条件数据组。
[0089]
其中，具体的，参考仿真数据表征用于推导验证的预先设置的仿真数据，参考仿真
数据中包含参考电势、参考电子浓度和参考空穴浓度。
[0090]
在本实施例中，条件数据组中包含第一雅克比矩阵对应的第一条件数以及第二雅克比矩阵对应的第二条件数。
[0091]
在一个可选实施例中，基于参考掺杂浓度、参考仿真数据、第一雅克比矩阵和第二雅克比矩阵，确定条件数据组，包括：将参考仿真数据和参考掺杂浓度代入到参考雅克比矩阵中，得到目标雅克比矩阵；将目标雅克比矩阵的逆以及目标雅克比矩阵的范数对应的乘积作为参考雅克比矩阵对应的参考条件数；其中，当参考雅克比矩阵为第一雅克比矩阵时，参考条件数为第一条件数，当参考雅克比矩阵为第二雅克比矩阵时，参考条件数为第二条件数。
[0092]
根据残差方程组(3)中的方程，可得。以半导体器件的单位电荷量，电容率，参考电势，，电子迁移率，空穴迁移率，参考电子浓度，参考空穴浓度为例，多个参考掺杂浓度与参考仿真数据构成的参考导电浓度分别为、1、和。
[0093]
当时，，第一条件数，第二条件数；当时，，第一条件数，第二条件数；当时，，第一条件数，第二条件数；当时，，第一条件数，第二条件数。
[0094]
s230、基于各参考掺杂浓度分别对应的条件数据组，确定半导体器件对应的预设浓度范围。
[0095]
在一个可选实施例中，基于各参考掺杂浓度分别对应的条件数据组，确定半导体器件对应的预设浓度范围，包括：基于参考仿真数据和至少两个参考掺杂浓度，分别确定至少两个参考导电浓度；基于各参考导电浓度，对各参考掺杂浓度分别对应的条件数据组执行预设排序操作得到预设排序结果；基于预设排序结果，确定半导体器件对应的预设浓度范围。
[0096]
在一个可选实施例中，基于预设排序结果，确定半导体器件对应的预设浓度范围，包括：在预设排序操作为降序排序的情况下，将预设排序结果中最后一个第一条件数大于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第一导电浓度，并将预设排序结果中第一个第一条件数小于或等于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第二导电浓度；在预设排序操作为升序排序的情况下，将预设排序结果中最后一个第一条件数小于或等于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第一导电浓度，并将预设排序结果中第一个第一条件数大于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第二导电浓度；基于第一导电浓度和第二导电浓度，确定半导体器件对应的预设浓度范围。
[0097]
通过上述举例可以得到，在预设排序操作为降序排序的情况下，第一条件数先大于第二条件数，随着参考导电浓度的减小，第一条件数小于第二条件数。在预设排序操作为
升序排序的情况下，第一条件数先小于第二条件数，随着参考导电浓度的升高，第一条件数大于第二条件数。
[0098]
以上述举例为例，不论是降序排序还是升序排序，第一导电浓度和第二导电浓度包括1和。在一个实施例中，具体的，将第一导电浓度和第二导电浓度对应的统计值作为预设浓度阈值，并基于预设浓度阈值，确定半导体器件对应的预设浓度范围。
[0099]
其中，示例性的，统计值可以为最大值、最小值或平均值，此处对统计值不作限定，具体可根据实际需求自定义设置。
[0100]
在一个可选实施例中，将预设浓度阈值作为预设浓度范围中最大的预设导电浓度，将小于预设浓度阈值的各参考导电浓度中的最小值作为预设浓度范围中最小的预设导电浓度。以上述举例为例，统计值为最大值，则预设浓度范围可以为。
[0101]
在另一个可选实施例中，将预设浓度阈值作为预设浓度范围中最小的预设导电浓度，将大于预设浓度阈值的各参考导电浓度中的最大值作为预设浓度范围中最大的预设导电浓度。以上述举例为例，统计值为最大值，则预设浓度范围可以为。
[0102]
s240、获取半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，并基于各当前自变量，构建半导体器件对应的当前仿真方程组。
[0103]
s250、对当前仿真方程组执行一次迭代求解操作，得到各网格点分别对应的当前仿真数据；其中，当前仿真数据中包含当前电子浓度和当前空穴浓度。
[0104]
s260、判断是否满足迭代结束条件，如果否，则执行s270，如果是，则执行s280。
[0105]
s270、针对每个网格点，基于网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定网格点的当前导电浓度，并基于当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新网格点的当前自变量，返回执行s240。
[0106]
s280、基于各网格点分别对应的当前仿真数据，确定半导体器件的数值仿真数据。
[0107]
本实施例中的s240-s280与上述实施例中图1所示的s110-s150对应相同或类似，本实施例在此不再赘述。
[0108]
本实施例的技术方案，通过基于半导体器件对应的器件参数数据，确定第一自变量对应的第一雅克比矩阵以及第二自变量对应的第二雅克比矩阵，针对器件参数数据中的每个参考掺杂浓度，基于参考掺杂浓度、参考仿真数据、第一雅克比矩阵和第二雅克比矩阵，确定条件数据组；其中，条件数据组中包含第一雅克比矩阵对应的第一条件数以及第二雅克比矩阵对应的第二条件数，基于各参考掺杂浓度分别对应的条件数据组，确定半导体器件对应的预设浓度范围，解决了人工自定义设置预设浓度范围的误差较大的问题，同时实现了针对不同的半导体器件个性化设置与之匹配的预设浓度范围目的，从而进一步提高了半导体器件的数值仿真的仿真结果的准确度。
[0109]
以下是本发明实施例提供的半导体器件的数值仿真装置的实施例，该装置与上述实施例的半导体器件的数值仿真方法属于同一个发明构思，在半导体器件的数值仿真装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述实施例中关于半导体器件的数值仿真方法的内容。
[0110]
图4为本发明一个实施例所提供的一种半导体器件的数值仿真装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：当前仿真方程组确定模块310、当前仿真数据求解模块320、当
前自变量更新模块330和数值仿真数据确定模块340。
[0111]
其中，当前仿真方程组确定模块310，用于获取半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，并基于各当前自变量，构建半导体器件对应的当前仿真方程组；
[0112]
当前仿真数据求解模块320，用于对当前仿真方程组执行一次迭代求解操作，得到各网格点分别对应的当前仿真数据；其中，当前仿真数据中包含当前电子浓度和当前空穴浓度；
[0113]
当前自变量更新模块330，用于针对每个网格点，基于网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定网格点的当前导电浓度，并基于当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新网格点的当前自变量；
[0114]
数值仿真数据确定模块340，用于返回执行基于各当前自变量，构建半导体器件对应的当前仿真方程组的步骤，直到满足迭代结束条件时，基于各网格点分别对应的当前仿真数据，确定半导体器件的数值仿真数据。
[0115]
本实施例的技术方案，通过基于半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，构建半导体器件对应的当前仿真方程组，在每次迭代求解的过程中，增加了针对每个网格点，基于网格点对应的网格掺杂浓度、当前仿真数据中的当前电子浓度和当前空穴浓度，确定网格点的当前导电浓度，并基于当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新网格点的当前自变量的步骤，直到满足迭代结束条件时，确定半导体器件的数值仿真数据，解决了传统的迭代求解算法中只基于单一自变量构建方程组的问题，既保证了半导体器件的数值仿真结果的准确度，又满足了对半导体器件的数值仿真过程的算法收敛速度要求。
[0116]
在一个可选实施例中，当前自变量更新模块330，包括：
[0117]
当前导电浓度确定单元，用于将当前电子浓度和当前空穴浓度对应的浓度差值作为当前差值浓度，并将当前差值浓度和网格掺杂浓度之和作为网格点的当前导电浓度。
[0118]
在一个可选实施例中，当前自变量更新模块330，包括：
[0119]
当前自变量更新单元，用于在当前导电浓度满足预设浓度范围的情况下，将第一自变量作为网格点的当前自变量；
[0120]
在当前导电浓度不满足预设浓度范围的情况下，将第二自变量作为网格点的当前自变量；
[0121]
其中，当预设浓度范围中最大的预设导电浓度小于或等于预设浓度阈值时，第一自变量为电势、电子浓度和空穴浓度，第二自变量为电势、电子准费米能级和空穴准费米能级；当预设浓度范围中最小的预设导电浓度大于或等于预设浓度阈值时，第一自变量为电势、电子准费米能级和空穴准费米能级，第二自变量为电势、电子浓度和空穴浓度。
[0122]
在一个可选实施例中，该装置还包括：
[0123]
雅克比矩阵确定模块，用于基于半导体器件对应的器件参数数据，确定第一自变量对应的第一雅克比矩阵以及第二自变量对应的第二雅克比矩阵；其中，器件参数数据中包含至少两个参考掺杂浓度；
[0124]
条件数据组确定模块，用于针对每个参考掺杂浓度，基于参考掺杂浓度、参考仿真数据、第一雅克比矩阵和第二雅克比矩阵，确定条件数据组；其中，条件数据组中包含第一
雅克比矩阵对应的第一条件数以及第二雅克比矩阵对应的第二条件数；
[0125]
预设浓度范围确定模块，用于基于各参考掺杂浓度分别对应的条件数据组，确定半导体器件对应的预设浓度范围。
[0126]
在一个可选实施例中，条件数据组确定模块，具体用于：
[0127]
将参考仿真数据和参考掺杂浓度代入到参考雅克比矩阵中，得到目标雅克比矩阵；
[0128]
将目标雅克比矩阵的逆以及目标雅克比矩阵的范数对应的乘积作为参考雅克比矩阵对应的参考条件数；
[0129]
其中，当参考雅克比矩阵为第一雅克比矩阵时，参考条件数为第一条件数，当参考雅克比矩阵为第二雅克比矩阵时，参考条件数为第二条件数。
[0130]
在一个可选实施例中，预设浓度范围确定模块，包括：
[0131]
参考导电浓度确定单元，用于基于参考仿真数据和至少两个参考掺杂浓度，分别确定至少两个参考导电浓度；
[0132]
预设排序结果确定单元，用于基于各参考导电浓度，对各参考掺杂浓度分别对应的条件数据组执行预设排序操作得到预设排序结果；
[0133]
预设浓度范围确定单元，用于基于预设排序结果，确定半导体器件对应的预设浓度范围。
[0134]
在一个可选实施例中，预设浓度范围确定单元，具体用于：
[0135]
在预设排序操作为降序排序的情况下，将预设排序结果中最后一个第一条件数大于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第一导电浓度，并将预设排序结果中第一个第一条件数小于或等于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第二导电浓度；
[0136]
在预设排序操作为升序排序的情况下，将预设排序结果中最后一个第一条件数小于或等于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第一导电浓度，并将预设排序结果中第一个第一条件数大于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第二导电浓度；
[0137]
基于第一导电浓度和第二导电浓度，确定半导体器件对应的预设浓度范围。
[0138]
本发明实施例所提供的半导体器件的数值仿真装置可执行本发明任意实施例所提供的半导体器件的数值仿真方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0139]
图5为本发明一个实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备10旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字助理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备（如头盔、眼镜、手表等）和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
[0140]
如图5所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器（rom）12、随机访问存储器（ram）13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器11执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器（rom）12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器（ram）13中的计算机程序，来执行各
种适当的动作和处理。在ram 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、rom 12以及ram 13通过总线14彼此相连。输入/输出（i/o）接口15也连接至总线14。
[0141]
电子设备10中的多个部件连接至i/o接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0142]
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元（cpu）、图形处理单元（gpu）、各种专用的人工智能（ai）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器（dsp）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如上述实施例提供的半导体器件的数值仿真方法。
[0143]
在一些实施例中，上述实施例提供的半导体器件的数值仿真方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到ram 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的半导体器件的数值仿真方法中的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行半导体器件的数值仿真方法。
[0144]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（fpga）、专用集成电路（asic）、专用标准产品（assp）、芯片上系统的系统（soc）、负载可编程逻辑设备（cpld）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0145]
用于实施本发明的半导体器件的数值仿真方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0146]
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦除可编程只读存储器（eprom或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（cd-rom）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0147]
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，crt（阴极射线管）或者lcd（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。
[0148]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（lan）、广域网（wan）、区块链网络和互联网。
[0149]
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
[0150]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0151]
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

技术特征：
1.一种半导体器件的数值仿真方法，其特征在于，包括：获取半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，并基于各所述当前自变量，构建所述半导体器件对应的当前仿真方程组；对所述当前仿真方程组执行一次迭代求解操作，得到各所述网格点分别对应的当前仿真数据；其中，所述当前仿真数据中包含当前电子浓度和当前空穴浓度；针对每个网格点，基于所述网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定所述网格点的当前导电浓度，并基于所述当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新所述网格点的当前自变量；返回执行基于各所述当前自变量，构建所述半导体器件对应的当前仿真方程组的步骤，直到满足迭代结束条件时，基于各所述网格点分别对应的当前仿真数据，确定所述半导体器件的数值仿真数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定所述网格点的当前导电浓度，包括：将所述当前电子浓度和所述当前空穴浓度对应的浓度差值作为当前差值浓度，并将所述当前差值浓度和所述网格掺杂浓度之和作为所述网格点的当前导电浓度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新所述网格点的当前自变量，包括：在所述当前导电浓度满足预设浓度范围的情况下，将第一自变量作为所述网格点的当前自变量；在所述当前导电浓度不满足预设浓度范围的情况下，将第二自变量作为所述网格点的当前自变量；其中，当所述预设浓度范围中最大的预设导电浓度小于或等于预设浓度阈值时，所述第一自变量为电势、电子浓度和空穴浓度，所述第二自变量为电势、电子准费米能级和空穴准费米能级；当所述预设浓度范围中最小的预设导电浓度大于或等于预设浓度阈值时，所述第一自变量为电势、电子准费米能级和空穴准费米能级，所述第二自变量为电势、电子浓度和空穴浓度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述半导体器件对应的器件参数数据，确定第一自变量对应的第一雅克比矩阵以及第二自变量对应的第二雅克比矩阵；其中，所述器件参数数据中包含至少两个参考掺杂浓度；针对每个参考掺杂浓度，基于所述参考掺杂浓度、参考仿真数据、第一雅克比矩阵和第二雅克比矩阵，确定条件数据组；其中，所述条件数据组中包含所述第一雅克比矩阵对应的第一条件数以及所述第二雅克比矩阵对应的第二条件数；基于各所述参考掺杂浓度分别对应的条件数据组，确定所述半导体器件对应的预设浓度范围。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考掺杂浓度、所述参考仿真数据、第一雅克比矩阵和第二雅克比矩阵，确定条件数据组，包括：将所述参考仿真数据和所述参考掺杂浓度代入到参考雅克比矩阵中，得到目标雅克比矩阵；
将所述目标雅克比矩阵的逆以及所述目标雅克比矩阵的范数对应的乘积作为所述参考雅克比矩阵对应的参考条件数；其中，当所述参考雅克比矩阵为第一雅克比矩阵时，所述参考条件数为第一条件数，当所述参考雅克比矩阵为第二雅克比矩阵时，所述参考条件数为第二条件数。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各所述参考掺杂浓度分别对应的条件数据组，确定所述半导体器件对应的预设浓度范围，包括：基于所述参考仿真数据和至少两个参考掺杂浓度，分别确定至少两个参考导电浓度；基于各所述参考导电浓度，对各所述参考掺杂浓度分别对应的条件数据组执行预设排序操作得到预设排序结果；基于所述预设排序结果，确定所述半导体器件对应的预设浓度范围。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设排序结果，确定所述半导体器件对应的预设浓度范围，包括：在所述预设排序操作为降序排序的情况下，将所述预设排序结果中最后一个第一条件数大于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第一导电浓度，并将所述预设排序结果中第一个第一条件数小于或等于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第二导电浓度；在所述预设排序操作为升序排序的情况下，将所述预设排序结果中最后一个第一条件数小于或等于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第一导电浓度，并将所述预设排序结果中第一个第一条件数大于第二条件数的条件数据组对应的参考导电浓度作为第二导电浓度；基于所述第一导电浓度和所述第二导电浓度，确定所述半导体器件对应的预设浓度范围。8.一种半导体器件的数值仿真装置，其特征在于，包括：当前仿真方程组确定模块，用于获取半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，并基于各所述当前自变量，构建所述半导体器件对应的当前仿真方程组；当前仿真数据求解模块，用于对所述当前仿真方程组执行一次迭代求解操作，得到各所述网格点分别对应的当前仿真数据；其中，所述当前仿真数据中包含当前电子浓度和当前空穴浓度；当前自变量更新模块，用于针对每个网格点，基于所述网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定所述网格点的当前导电浓度，并基于所述当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新所述网格点的当前自变量；数值仿真数据确定模块，用于返回执行基于各所述当前自变量，构建所述半导体器件对应的当前仿真方程组的步骤，直到满足迭代结束条件时，基于各所述网格点分别对应的当前仿真数据，确定所述半导体器件的数值仿真数据。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的
半导体器件的数值仿真方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的半导体器件的数值仿真方法。

技术总结
本发明公开了一种半导体器件的数值仿真方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：基于半导体器件的半导体网格模型中各网格点分别对应的当前自变量，构建所述半导体器件对应的当前仿真方程组，在每次迭代求解的过程中，增加了针对每个网格点，基于所述网格点对应的网格掺杂浓度、当前电子浓度和当前空穴浓度，确定所述网格点的当前导电浓度，并基于所述当前导电浓度与预设浓度范围的判断结果，更新所述网格点的当前自变量的步骤，直到满足迭代结束条件时，确定所述半导体器件的数值仿真数据。本发明实施例解决了传统的迭代求解算法中只基于单一自变量构建方程组的问题，既保证了数值仿真结果的准确度又满足了算法收敛速度要求。求。求。


技术研发人员：夏素缦 刘亚雄
受保护的技术使用者：苏州珂晶达电子有限公司
技术研发日：2023.09.13
技术公布日：2023/10/20