[發明專利]一種能夠表征工藝參數偏差的硅基PIN光電探測器建模方法

有效

• 申請號: 202011240319.3
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112364592B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 趙毅強;李堯;王秋緯;鄭肖肖;馮書涵
• 申請（專利權）人: 天津大學合肥創新發展研究院
• 主分類號: G06F30/367
• 分類號: G06F30/367;G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/084
• 代理公司: 合肥市浩智運專利代理事務所(普通合伙) 34124
• 代理人: 鄭浩

1.一種能夠表征工藝參數偏差的硅基PIN光電探測器建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟(1)，開展PIN光電探測器的物理過程分析得到現有工藝下PIN光電探測器中的載流子行為級數據以及器件關鍵拓撲結構數據，建立PIN光電探測器的理想電學模型；同時開展PIN光電探測器的制程工藝分析，得到工藝參數統計分布情況，建立工藝參數偏差等效模型；

所述的物理過程分析的分析方法為：結合理想制造工藝的設計參數、有效偏置電壓分析硅基PIN工作原理以及電學特性指標，定量計算內部物理參數，得到核心區域摻雜濃度、遷移率的關鍵參數的計算結果；

所述的制程工藝分析的分析方法為：對建模對象同生產批次的測試用PIN光電探測器進行測試，根據測得的I-V特性曲線，形成工藝參數偏差的基本分布情況，采用BP神經網絡預測PIN光電探測器制作中工藝參數對I-V特性曲線及偏差的高斯分布的影響建立步驟(2)中所述的工藝參數偏差等效模型；

所述的工藝參數偏差等效模型建立的具體過程包括以下步驟：

步驟a)，工藝參數量化：對PIN光電探測器制造過程中的摻雜濃度、注入劑量的參數進行量化，形成神經網絡輸入矩陣In＝(p₁,p₂,…,p_i,…,p_n)^T；

In表示神經網絡的輸入矩陣，p_i表示工藝參數的量化向量，i＝1,2，…，n；n表示正整數；

步驟b)，輸出向量量化：工藝參數對IV曲線的影響用曲線參數[a,b,c]表示，與偏差的高斯分布參數[H，μ，σ]組合，形成輸出向量Out＝(a,b,c,H,μ,σ)^T；

步驟c)，設計網絡結構：對整個神經網絡的隱含層層數及神經元數進行設計，神經元數目的計算公式為：

隱含層第i個神經元輸出為：

第n個輸出神經元表達式為：

步驟d)，設定損失函數loss＝(Out_pre-Out)^(2)，其中Out_pre為前向傳播的輸出；

步驟e)，最小化損失函數，采用梯度下降法對輸出層和隱含層的權值系數進行訓練更新，new_ω＝ω*(ω-η*grad_ω)，其中η為學習率，grad_ω為梯度；

步驟f)，將訓練好的模型用于新數據的推理，完成下一批次探測器性能的預測分析；

步驟(2)，基于步驟(1)得到的PIN光電探測器的理想電學模型和工藝參數偏差等效模型，初步建立能夠表征工藝參數偏差的器件級模型；

步驟(3)，進行面向建模技術的光電特性測試分析，測試分析結果用來修正和優化初步建立能夠表征工藝參數偏差的器件級模型，得到最終的能夠表征工藝參數偏差的器件級模型；

所述的最終的能夠表征工藝參數偏差的器件級模型包括PIN光電探測器的理想電學模型以及工藝參數偏差等效模型；外部光信號分別輸入PIN光電探測器的理想電學模型以及工藝參數偏差等效模型后，在PIN光電探測器的理想電學模型以及工藝參數偏差等效模型共同作用下輸出電流數據；

所述的PIN光電探測器的理想電學模型包括光信號輸入模型、PIN光電探測器載流子行為模型以及電信號輸出模型；外部光信號輸入到光信號輸入模型，經過PIN光電探測器載流子行為模型、電信號輸出模型后輸出。

2.根據權利要求1所述的一種能夠表征工藝參數偏差的硅基PIN光電探測器建模方法，其特征在于，所述的PIN光電探測器載流子行為模型的建立方法為：首先基于PIN光探測器的小信號等效電路模型以及物理過程分析完成電路拓撲結構設計，推導小信號等效電路模型中參數提取公式，與器件光電特性測試的實驗數據相結合，優化參數選取；其次，根據PIN光電探測器的設計指標完成光信號輸入模型和電信號輸出模型等效電路的設計，量化表征輸入輸出阻抗、寄生電容的關鍵參數。

3.根據權利要求1所述的一種能夠表征工藝參數偏差的硅基PIN光電探測器建模方法，其特征在于，所述的光電特性測試分析包括響應度測試、帶寬測試以及噪聲測試；所采用的測試儀器包括：可調功率種子源、高靈敏度光功率計、高帶寬低噪聲的跨阻放大器電路、高精度萬用表、電光強度調制器，高帶寬信號源，高帶寬高采樣率示波器。