Методика расчета пробегов ионов методом Монте-Карло

Для определения среднего проецированного пробега R_p и его отклонения ΔR_p воспользуемся методом имитационного моделирования Монте-Карло. Этот метод используется для расчёта пробегов ионов в подложках сложного химического состава. Он основан на расчёте потерь энергии ионом из соотношений (2.8) и (2.34) при каждом отдельном взаимодействии с атомом мишени.

При этом случайными величинами при моделировании каждого взаимодействия будут прицельный параметр р, а также характеристики очередного атома мишени М₂, Z₂. Такой метод имитационного моделирования позволит учесть неоднородность химического состава обрабатываемого материала.

Таким образом, для моделирования процесса внедрения ионов в рамках методики расчета концентрационных напряжений воспользуемся формулой (2.36). Для определения входящих в (2.36) параметров (среднего проецированного пробега ионов и его отклонения) разработана методика расчета методом Монте-Карло.

В соответствии с теорией Линхардта-Шарфа-Шиотта учитываются потери энергии только при неупругих взаимодействиях с электронами и упругих взаимодействиях с ядрами

 (3.1)

где Т - общие потери энергии при одном взаимодействии, Дж.

В качестве потенциала взаимодействия используется универсальный потенциал Томаса-Ферми (2.27), так как для него рассчитана прямая зависимость энергетических потерь от прицельного параметра (2.34).

Модель одного взаимодействия иона с атомом материала подложки. Потери энергии ионом в материале подложки рассчитываются в соответствии с (3.1). После каждого взаимодействия энергия иона уменьшается на величину T.

Электронные потери рассчитываются по формуле (2.34). При этом E – текущая энергия иона (энергия иона до столкновения). Скорость иона рассчитывается в соответствии с энергией иона перед столкновением. Прицельный параметр p генерируется как случайная величина в пределах половины межатомного расстояния; М₂, Z₂ – атомный номер и атомная масса элемента вещества подложки, генерируются в соответствии с процентным содержанием элемента в материале мишени. Затем определяются Z _min и Z _max для использования в формуле (2.34).

Преобразуем (2.8) к более наглядному виду для вычислений, подставив (2.9) в (2.8):

. (3.2)

Для расчёта потерь энергии при столкновении иона с ядрами атомов мишени выполняется по формуле (3.2).

Интеграл в формуле (2.21), использующейся для вычисления угла α, можно вычислить в аналитическом виде лишь для некоторых определенных зависимостей потенциала взаимодействия частиц от их взаимного расстояния. В общем виде интеграл в выражении (2.21) приходится вычислять численным методом, что не всегда легко сделать, так как подынтегральное выражение содержит особенность при r = r_min.

В этом случае удобно провести следующие величины:

 (3.3)

В результате получаем угол отклонения частицы в силовом поле в виде, удобном для численных расчётов [57]:

, (3.4)

В данном виде подинтегральная функция не имеет особенностей [57], так как

 (3.5)

Дифференциальное сечение рассеяния для потенциала Томаса—Ферми—Фирсова вычислено Линдхардом, Нильсоном и Шарфом [72]:

, (3.6)

где , .

Значения функции , найденные численным методом, приведены в работе [57]. Для практического использования функцию  можно представить в виде:

, (3.7)

где константа  [73].

Из вышесказанного следует, что применение потенциала Томаса-Ферми-Фирсова наиболее целесообразно для расчёта ядерных потерь энергии ионами газов при имплантации в металлы или сплавы, так как для него рассчитана прямая зависимость энергетических потерь от прицельного параметра (2.34) и дифференциальное сечение рассеяния dσ; причём он даёт более точные результаты, чем, к примеру, потенциал Бора.

В основе метода Монте-Карло лежит алгоритм расчета среднего и среднего проецированного пробега иона и его отклонения итерационным методом, основанным на расчёте энергетических потерь иона при каждом отдельном столкновении с атомом мишени. Схема алгоритма приведена на рисунке 3.1. Последовательность действий расчета среднего проецированного пробега следующая:

a) случайным образом, в пределах половины межатомного расстояния, генерируется прицельный параметр p, а также характеристики очередного атома мишени (атомный номер Z₂ и атомная масса М₂), в соответствии с процентным содержанием элемента в материале мишени;

b) определяются потери энергии по формуле (3.1);

c) рассчитывается текущая энергия иона:

;

рассчитывается текущее значение пробега иона, при условии :

;

d) определяется значение среднего проецированного пробега иона:

где θ₁ – угол отклонения в ЛСК, определяется по формуле (2.6);

e) если , то R_pi принимается в качестве значения пробега, в противном случае пункты a - e повторяются;

f) для расчета распределения количества ионов по глубине пункты a - f повторяются для каждого иона (количество ионов в потоке задаётся экспериментатором);

g) обрабатывается полученный массив значений R_pi, при этом рассчитывается средний проецированный пробег и среднее квадратичное отклонение пробега.

Расчет среднего проецированного пробега ведется по формуле (3.8) [10]:

, (3.8)

где N - количество элементов массива (число ионов в потоке), i - номер элемента, R_pi – проецированный пробег, рассчитанный по приведенному выше алгоритму для каждого иона, м.

Рисунок 3.1 – Алгоритм расчета методом Монте-Карло пробега иона в материале подложки

Среднее квадратичное отклонение пробега (страгглинг пробега) рассчитывается по формуле [3]:

, (3.9)

где  - средний проецированный пробег, рассчитанный по формуле (3.8), м.

Размер фазовых зерен в реальном материале, как правило, значительно превышает длину среднего проецированного пробега. На основании этого предположения предлагается методика расчета распределения концентрации внедренных ионов по глубине реального материала.