基于 DFT-MD 和深度势分子动力学的硅中硼注入及缺陷介导扩散原子模拟 可供购买

《Physical Chemistry Chemical Physics》：Atomistic simulation of boron implantation and defect-mediated diffusion in silicon via DFT-MD and deep potential molecular dynamicsAvailable to Purchase

　　

离子注入后伴随热退火是半导体掺杂中的关键工艺，其中所得的掺杂剂分布对器件性能至关重要。然而，由于注入诱导的缺陷产生与缺陷介导扩散之间复杂的耦合关系，定量预测退火后的杂质分布仍具有挑战性。在此，我们开发了一种基于第一性原理的原子级框架，将用于离子注入的密度泛函理论分子动力学（DFT-MD）与用于大规模退火模拟的深度势分子动力学（DeePMD）相结合。在该方法中，全电子密度泛函理论用于构建精确的原子间相互作用以描述注入过程，而深度势（DP）模型则实现了在扩展时间和空间尺度上对缺陷介导扩散的高效准确模拟。DFT-MD + DP框架显著提高了对硅中硼掺杂剂分布的预测精度，与常规MC/BCA + KMC方法相比，归一化均方根误差降低了50–69%，并且与实验二次离子质谱（SIMS）测量结果吻合良好。其精度的提升源于对注入诱导缺陷结构和间隙介导扩散机制的物理一致性描述。特别是，该框架捕捉了过量自间隙原子以及控制硼扩散的踢出机制的作用，在原子级过程与宏观掺杂剂分布之间建立了直接联系。这些结果表明，基于第一性原理的原子级方法能够实现硅中掺杂剂输运的定量准确预测，并为缺陷介导的扩散过程提供了新的见解。

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DFT-MD和深度势模拟揭示了注入诱导的自间隙原子如何通过踢出机制驱动硼扩散，从而实现硅中退火后掺杂剂分布的精确预测。

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DFT-MD和深度势模拟揭示了注入诱导的自间隙原子如何通过踢出机制驱动硼扩散，从而实现硅中退火后掺杂剂分布的精确预测。

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? 2026 作者。由皇家化学学会代表所有权协会出版

2026

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