Les technologies de films minces sur isolant apparaissent comme des solutions fiables pour la nano électronique. Elles permettent de dépasser les limites des technologies sur substrat silicium massif, en autorisant de faibles tensions d’utilisation et un gain en énergie significatif. En effet, les transistors à semi-conducteurs à grille métallique (MOSFET) avec un substrat totalement déplété (FDSOI) conduisent à des courants de fuites faible et améliorent la variabilité ce qui permet de diminuer les tensions d’alimentation en particulier pour les applications SRAM. A partir du nœud 14 nm, les transistors peuvent intégrer un canal SiGe, le diélectrique high-k et la grille métallique. Tous ces nouveaux modules de procédés technologiques rendent l’analyse électrique des transistors MOS ainsi que sa corrélation avec la technologie plus compliquées. Ce travail de thèse propose plusieurs nouvelles méthodologies d’extraction automatique et statistique de paramètres pour les empilements MOS FDSOI avancées. Ces méthodologies sont toutes basées sur des mesures de capacité par rapport à la tension (C-V) rendant compte du couplage capacitif entre grille métallique, canal et substrat face arrière. Avec de telles caractéristiques C-V, des méthodologies fiables sont proposées pour l’épaisseur d’oxyde de grille équivalente (EOT), le travail effectif de la grille métallique FDSOI (WFeff), ainsi que d’autres paramètres comme les épaisseurs du canal (tch) et de l’oxyde enterré (tbox) ainsi que l’affinité électronique efficace (Xeff) du substrat face arrière qui inclut les différents effets électrostatique à l’œuvre dans l’oxyde enterré et à ses interfaces. Ces différentes méthodologies ont été validées par des simulations quantiques. La force de l’analyse expérimentale a été de contrôler la cohérence des extractions obtenues sur tout un ensemble de transistors MOS obtenus à partir de variation sur les différentes briques de base et de contrôler la cohérence des paramètres extraits. / .Thin film technologies appear as reliable solutions for Nano electronics to go beyond bulk silicon technology limits, allowing lower power bias and thus energy harvesting. Indeed, Metal Oxide Semiconductors transistors (MOSFETs) with fully depleted substrate (FDSOI for ’Fully Depleted Silicon On Insulator’) allow low static off-currents and variability improvement that enable the use of power supply biases lower than with bulk silicon, especially for SRAMs. From 14nm nodes, FDSOI generations are including SiGe channel, high-k dielectric and metal gate. All these new process modules required for technology improvement also significantly increase the complexity of the MOS devices electrical analysis and meanwhile its correlation with technology. This PhD study propose different novel methodologies for automatic and statistical parameter extraction of advanced FDSOI MOS gate stack. These methodologies are all based on capacitance versus voltage (C-V) characteristics, obtained for the capacitive coupling between metal gate, channel and back side. With such C-V characteristics, reliable methodologies are proposed, leading to the extractions of the equivalent oxide thicknesses (EOT), the effective work function of the FDSOI metal gate (WFeff), but also other parameters such as channel and buried oxide thicknesses (tch, tbox) and an effective electron affinity of the substrate well (Xeff) that includes all electrostatic effects in the buried oxide and at its interfaces. Moreover, quantum simulations are considered in order to validate the different methodologies. For experimental analysis, the study has considered coherence and complementarity of different test structures as well as the impact of back substrate polarization
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017GREAT001 |
| Date | 30 May 2017 |
| Creators | Mohamad, Blend |
| Contributors | Grenoble Alpes, Ghibaudo, Gérard, Leroux, Charles |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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