浙江大學楊德仁院士團隊在《科學通報》發表觀點文章，就2024年度中國科協十大工程技術難題之一的“大尺寸半導體硅單晶品質管控理論與技術”進行解讀，從與硅單晶品質相關的雜質與缺陷兩個方面出發，分析了大尺寸半導體硅單晶品質管控所面臨的挑戰，并提出了應對挑戰的對策。

硅片作為基礎材料, 支撐了集成電路產業在過去半個多世紀一直遵循摩爾定律的發展, 并仍將在可預見的將來繼續發揮無可替代的作用. 集成電路用大尺寸(如: 直徑300mm)硅片包括拋光片和外延片兩大類, 前者是由直拉法生長的大尺寸硅單晶經過切片、磨片、拋光、清洗等一系列加工工藝后得到的, 主要用于制造特征線寬為65nm及以上的集成電路; 后者是在拋光硅片的基礎上通過外延工藝制備的, 更多地用于制造特征線寬更小的集成電路. 無論怎樣, 大尺寸硅單晶品質形成了集成電路用硅片品質的“底色”, 對集成電路的成品率、性能乃至可靠性產生重要影響. 因此, 提高硅單晶品質是硅片制造中的首要任務, 而這需要從調控硅單晶中的雜質與缺陷入手.

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硅單晶品質相關的雜質與缺陷

一方面, 大尺寸硅單晶的品質與它含有的雜質緊密相關. 在硅單晶中, 除了為控制電阻率而有意摻入的施主或受主雜質(即摻雜劑)以外, 還有因生長過程中使用石英坩堝和石墨熱場而不可避免引入的氧和碳等雜質. 一方面, 摻雜劑的濃度及其徑向分布均勻性是衡量硅片品質的一項重要的雜質指標, 需要通過優化單晶生長工藝參數(如: 晶體轉速和坩堝轉速)來滿足集成電路的要求. 另一方面, 從石英坩堝引入的氧雜質的濃度及其徑向分布均勻性是衡量硅片品質的另一項重要的雜質指標. 一般認為, 占據硅晶格間隙位置的氧雜質具有增強硅片機械強度的作用; 而由其聚集形成的氧沉淀及其誘生缺陷具有吸除硅片表面有害金屬沾污的作用(即: 內吸雜性能), 這兩方面的作用對提高集成電路的成品率都具有重要意義, 這也是直拉硅片成為集成電路基礎材料的重要原因. 但是, 如果氧雜質濃度過高, 硅片在后續集成電路制造工藝中就有可能因為形成過量的且尺寸較大的氧沉淀及其誘生缺陷(如: 位錯和層錯)而發生翹曲, 這不利于集成電路制造中的光刻套準, 從而影響集成電路的成品率. 因此, 在生長硅單晶時, 需要合理控制氧雜質濃度, 同時還要盡可能地提高氧雜質分布的徑向均勻性. 另外, 從石墨熱場部件引入的碳雜質會對硅單晶品質造成不良影響, 因此降低碳雜質濃度一直是硅單晶品質管控的重要方面. 于當今的大尺寸直拉硅單晶生長工藝而言, 碳雜質的濃度可以控制在0.2 ppma(即: 千萬分之二的原子比)以下, 因而對硅單晶的品質幾乎沒有影響. 此外, 集成電路用大尺寸硅單晶的生長通常使用高純的石墨熱場部件、石英坩堝和多晶硅原料, 由此引入的金屬雜質因濃度極低而幾乎不影響硅單晶的品質.

另一方面, 大尺寸硅單晶的品質還與它含有的微缺陷緊密相關. 基于Dash縮頸工藝和減壓氬氣保護直拉生長工藝, 硅單晶可以在無位錯的初始狀態下生長. 隨后, 在硅單晶的冷卻過程中, 過飽和的氧雜質會聚集形成原生氧沉淀; 過飽和的自間隙硅原子會聚集形成位錯環; 而過飽和的空位會聚集形成空洞缺陷. 其中, 空洞缺陷在對硅片進行的表面光散射檢測中是以“顆粒”的形式出現的, 因而被稱為COPs (即: crystal originated particles的英文簡稱)[1], 這是對集成電路用大尺寸硅單晶的品質有嚴重不良影響的一類原生缺陷. 因此, 原生氧沉淀、位錯環和空洞缺陷是大尺寸硅單晶中的最需要被關注的三類原生缺陷. 通常, 原生氧沉淀在提高硅片的機械強度和增強硅片的內吸雜性能方面是有益的[2~5], 可以被善加利用. 通過控制氧雜質濃度和硅單晶生長的熱歷史, 可以將原生氧沉淀的密度和尺寸控制在合理的范圍, 從而提高硅片的品質. 位錯環是一類有害缺陷, 會導致晶體管漏電而使集成電路失效. COPs會劣化集成電路中MOS晶體管的柵極氧化物完整性, 從而降低集成電路的成品率和性能[6,7]. 從控制COPs和位錯環的角度來說, 業界已普遍接受蘇聯科學家V. Voronkov博士于20世紀80年代提出的“V/G”理論[8~10], 該理論的直觀示意圖見圖1. 其中, V指的是硅單晶生長速度; G指的是固-液界面的溫度梯度. 當V/G等于特定的臨界值時, 可生長出既沒有COPs也沒有位錯環的“完美硅單晶”; 當V/G大于此臨界值時, 可生長出含有COPs的空位型硅單晶; 而當V/G小于此臨界值時, 可生長出含有位錯環的間隙型硅單晶[10~12]. 在實際生產中, 應該完全避免間隙型硅單晶, 這是因為其中的位錯環對集成電路非常有害且不能被消除; 而空位型硅單晶可通過摻氮或者氫氣高溫退火等工藝, 被加工成在近表面有源區無COPs的“退火硅片”, 用于制造某些高性能的集成電路. 完全沒有微缺陷的“完美硅單晶”是一種無法達到的理想狀態, 實際生產只能獲得COPs相當少的“近完美硅單晶”, 由此制造出所謂的“COP-free”(“無COP”)硅片, 這也是目前集成電路制造需求量最大的一類硅片. 因此, 需要通過設計合理的單晶生長的熱場以及優化單晶生長的工藝參數(如: 晶體提拉速度、坩堝在熱場中的位置、晶體轉速和坩堝轉速等), 從而降低空位的濃度, 使得COPs不易形成. 在生產實踐中, 需將硅片中COPs的尺寸和數量控制在集成電路制造商制定的上限以下.

圖1 關于硅單晶中原生缺陷的Voronkov理論的示意圖

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硅單晶品質管控的挑戰

自從集成電路制造進入特征線寬90nm技術節點以來, 300mm硅片就替代了200mm硅片而成為主流的基礎材料. 硅單晶直徑的增大給雜質和缺陷的調控帶來一系列的挑戰. 此外, 集成電路特征線寬的不斷減小對大尺寸硅單晶中摻雜劑徑向分布的均勻性、氧雜質的濃度及其徑向分布均勻性、原生氧沉淀和COPs的尺寸和密度均提出了越來越高的要求.

目前, 300 mm直拉硅單晶的生長一般采用28~32英寸石英坩堝和300~450kg多晶硅投料量. 在此情形下, 多晶硅在高溫熔化后形成了相當大尺寸的熔體, 這會引發顯著的熱對流. 為了抑制熱對流對硅單晶生長的不利影響, 300mm直拉硅單晶通常是在施加磁場的條件下生長的. 此外, 直拉硅單晶生長是在一定流量和壓力的氬氣保護氣氛下進行的. 因此, 直拉硅單晶生長過程涉及溫場、流場和電磁場等在內的多個物理場, 它們之間的耦合會對硅單晶中缺陷的形成與演變以及雜質(尤其是氧雜質)的濃度與分布產生顯著的影響.

如前所述, “V/G”是控制硅單晶中原生缺陷的最重要參量. 上面所述的多物理場耦合在很大程度上決定了固-液界面的溫度梯度G, 而硅單晶生長速度V的設置也是受這些物理場以及它們之間的耦合制約的, 并且G和V又是相互關聯的. 由此可見, 直拉硅單晶生長工藝的優化可謂是“牽一處而動全身”. 顯然, 針對這樣復雜的系統工程, 要首先抓住主要矛盾. 比如, 固-液界面的溫度梯度G主要是由包括石墨加熱器、石墨坩堝、保溫筒、導流罩、熱屏等構件在內的熱場結構決定的, 而其他因素如: 電磁場、保護氣流和晶體拉速等是影響G的次要因素.

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硅單晶品質管控的對策

如上所述, 300mm直拉硅單晶的生長是在成本投入大且工藝條件復雜多變的情況下進行的. 采用傳統的“試錯法”進行硅單晶生長工藝的優化, 不僅周期長而且需要付出相當高的經濟成本. 隨著高性能計算能力的發展, 全面綜合多物理場耦合的晶體生長數值模擬日益成為300mm硅單晶生長工藝優化不可或缺的“幫手”. 一方面, 在實際的晶體生長之前, 人們可以利用硅單晶生長數值模擬軟件, 先行評估熱場結構設計和生長工藝參數設置的合理性, 并在模擬晶體生長的環境下, 優化熱場結構和生長工藝參數, 以最大限度地降低實際試錯的成本和縮短工藝優化的周期. 另一方面, 基于大量實際獲得的硅單晶中雜質的濃度及其分布、缺陷的密度、尺寸和分布等數據, 可持續改進數值模擬的物理模型和算法以及優化數值模擬的邊界條件, 使得迭代升級的硅單晶生長數值模擬能產生更貼近實際的結果, 從而進一步降低實際工藝優化的時間和經濟成本.

對于調控硅單晶中原生氧沉淀和COPs等原生缺陷而言, 除了改進硅單晶生長的熱場結構和優化工藝參數以外, 通過有意摻入對硅單晶性能無害乃至有益的雜質也是一條行之有效的途徑. 例如, 在大尺寸硅單晶中摻入氮雜質可以提高原生氧沉淀的密度和減小COPs的尺寸, 從而提高內吸雜性能和易于消除COPs[13~19], 這已經成為行業內的公知. 但是, 相關的機理尚未被完全闡明. 此外, 氮雜質濃度與原生缺陷的密度和尺寸的定量關系尚未建立. 解決這些問題的關鍵在于深刻和系統地揭示氮雜質與點缺陷、氧雜質等在不同溫度下相互作用的規律. 此外, 為了拓寬雜質調控缺陷的手段以及更加精準地控制硅單晶的原生缺陷, 還需要系統地研究其他非電活性雜質(碳、鍺和錫)、摻雜劑(磷、砷、銻和硼)對點缺陷在不同溫度下的平衡濃度的影響, 以及它們與點缺陷、氧雜質等在不同溫度下相互作用的規律.

在人工智能(AI)時代即將開啟的背景下, 硅單晶品質管控也要與時俱進地擁抱AI. 如前所述, 計算機數值模擬在300mm硅單晶生長的工藝優化中發揮越來越重要的作用. 由于硅單晶生長過程涉及復雜的多物理場耦合和非線性現象, 傳統的數值模擬方法雖然在許多方面取得了進展, 但仍然面臨計算資源消耗大、精度有限和參數優化困難等挑戰. 將基于深度學習的代理模型替代復雜物理模型, 可以用較少的計算資源來實現高精度的模擬. AI還可以從歷史的數值模擬數據和生產實際數據中學習硅單晶生長的關鍵物理規律, 通過模擬實驗反復迭代學習不同工藝條件對硅單晶品質的影響, 從而在復雜的多物理場環境中逐步優化參數設置, 找到模擬單晶生長情形下的最優工藝方案, 為實際的硅單晶生長工藝優化提供指南. 此外, 利用AI技術可以不斷提高硅單晶生長過程控制系統的智能化程度. 傳統的晶體生長控制系統依賴于基于經驗的預設參數, 而AI驅動的閉環控制系統可以實時監測生長過程中的關鍵參數, 并基于實時數據進行工藝參數的智能調整, 從而確保更高的生產效率和更好的單晶品質.

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結語

大尺寸半導體硅單晶品質的管控是集成電路產業鏈中的關鍵環節, 其相關的理論與技術涉及數學、物理、材料、計算機、自動控制和人工智能等諸多學科領域. 進入21世紀以來, 集成電路特征線寬的不斷減小對硅片品質提出了越來越高的要求. 為此, 人們需要通過多學科領域的融合交叉, 繼續完善硅單晶品質管控的理論與技術, 以便從單晶源頭出發不斷地提高硅片的品質. 需要指出的是, 硅片品質的諸多方面如: 宏觀和微觀平整度、納米尺度的形貌、潔凈度等是需要通過硅單晶生長后的硅片加工工藝來保證的. 可以說, 硅片制造的任何一道工序都在各自的層面上塑造硅片的品質, 都需要被重視. 值得注意的是, 硅片是“動態材料”,在集成電路制造的很多工藝中會發生不同程度的變化. 因此, 高品質的硅片實際上是在歷經硅片制造商和集成電路制造商之間長時間磨合后得到的產物. 最后還要特別強調, 完善的質量管理體系對于制造高品質的硅片至關重要.

楊德仁

浙江大學一級教授, 中國科學院院士. 長期從事半導體硅單晶材料、低維硅材料和硅基光電子材料與器件的研究. 近年來, 帶領團隊開展碳化硅和氧化鎵等寬禁帶半導體材料的研究.

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馬向陽, 原帥, 趙統, 楊德仁. 大尺寸半導體硅單晶品質管控理論與技術的挑戰與對策. 科學通報, 2025, 70(4-5): 544–548, doi: 10.1360/TB-2024-1217