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Quantum modelling of nanodevices: the density gradient approach

01DOIRV

A.A. 2021/22

Course Language

Inglese

Degree programme(s)

Doctorate Research in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 10
Esercitazioni in aula 5
Lecturers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Donati Guerrieri Simona Professore Associato IINF-01/A 10 0 0 0 2
Co-lectures
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Context
SSD CFU Activities Area context
*** N/A ***    
Negli ultimi anni i dispositivi elettronici a semiconduttore hanno raggiunto dimensioni nanometriche, che richiedono modelli di tipo quantistico per la progettazione delle future generazioni dei dispositivi esistenti o lo sviluppo di dispositivi di tipo innovativo. Uno dei tratti distintivi dei dispositivi nanometrici è il confinamento dei portatori in 1D o 2D da cui segue la necessità di descrivere il gas degli elettroni dal punto di vista quantistico. Per includere questi effetti nell’ambito della simulazione dei dispositivi a livello fisico mediante strumenti TCAD, si è affermato negli ultimi anni l’utilizzo del modello density gradient (anche detto a potenziale quantistico). Le equazioni del modello density gradient si possono facilmente accoppiare alle classiche equazioni dei modelli fisici dei semiconduttori, ad esempio il modello drift-diffusion, dando luogo ad una delle varianti del cosiddetto modello quantum drift-diffusion. Questa classe di modelli sta diventando un paradigma in particolare per la modellizzazione del controllo di carica dei dispositivi di tipo FET, quali i FinFET, i Junctionless Nanotransistors (JLNTs) e i dispositivi a eterostruttuta basati su III-V. Nela letteratura esistono varie derivazioni del modello density gradient, alcune basate su una estensione del modello termodinamico dei semiconduttori e altre a partire dai principi primi della meccanica quantistica. Nel corso, verranno presentati i vari approcci, illustando le differenze rispetto al caso classico e dando particolare enfasi alla derivazione del modello density gradient a partire dai momenti della equazione BTE quantistica. Si presenteranno anche le tecniche di discretizzazione delle equazioni e la loro implementazione nell’ambito dei simulatori CAD mediante un approccio hands-on, con sessioni dedicate di laboratorio in cui si utilizzerà un codice in-house sviluppato in MATLAB. Parte della attività di laboratorio sarà anche dedicata alla simulazione degli effetti quantistici di dispositivi nanometrici allo stato dell’arte, mediante software commerciali avanzati.
In the last two decades semiconductor devices have reached the nanoscale and the quantum description of their behaviour is nowadays mandatory for the successful design of the next generation of existing devices or the development of new device concept. One of the characterizing issues of nanodevices is the 1D or 2D electron quantum confinement, calling for a quantum description of the electron gas. The density gradient model (also referred to as the quantum potential model) has become a popular tool to describe these quantum effects in the framework of physics-based TCAD simulators. The density gradient equations can be easily coupled to the conventional semiconductor models, e.g. the drift-diffusion equations, yielding one of the various version of the quantum drift-diffusion models. In this framework, it has become a paradigm in particular for the description of the charge control law of FET transistors, primarily FinFETs, Junctionless Nanotransitors and III-V based heterostructure devices. The density gradient model has been proposed in the literature following various approaches, some based on the extension of the semiconductor thermodynamic theory and others from more fundamental quantum mechanics. The course focuses on the description fo the various derivations, with emphasis on the one based on the moments of the Quantum Boltzmann Transport Equations. The model discretization issues and the implementation into CAD simulators will be also described, both at the theoretical level and with practical hands-on LAB tutorials using an in house quantum drift-diffusion simulator developed in MATLAB. The LAB part of the course will also provide various examples of advanced nanodevices simulated with the density gradient approach in a commercial, state of the art simulator.
Conoscenza di base di programmazione MATLAB. Principi dell'operazione dei più importanti dispositivi elettronici a semiconduttore. Conoscenza di base di meccanica quantistica e fisica dello stato solido.
Fundamentals of MATLAB programming. Operating principles of the most important electronic semiconductor devices. Basics of quantum mechanics and solid-state physics.
I.1 Introduzione al confinamento nei nanodispositivi elettronici (1h) a. Panoramica dei modelli quantistici e introduzione al modello density gradient (DG) I.2 Derivazione del modello DG con approccio termodinamico (3h) a. La descrizione termodinamica dei semiconduttori b. Confronto con la teoria dei fluidi perfetti di Eulero c. Il modello DG come variazione del modello termodinamico I.3 La derivazione del modello DG dai principi della meccanica quantistica (4 h) a. La visione a singola particella e il potenziale quantistico d. La distribuzione di Wigner e la matrice densità c. La equazione del trasporto di Boltzmann quantistica (QBTE) d. Momenti della QBTE: derivazione del modello DG accoppiato al modello Drift-Diffusion I.4 discretizzazione e implementazione del modello DG nei simulatori TCAD (2h) a. Discretizzazione del modello Drift-Diffusion + DG b. Problematiche di implementazione Lab I. Simulazione di dispositivi con DG in un software commerciale (2.5h) a. FinFETs b. Fin HEMTs c. Nanowires Lab II. Esempio di implementazione in un software MATLAB in-house (2.5h)
I.1 Introduzione al confinamento nei nanodispositivi elettronici (1h) a. Review of quantum models; introduction to the Density Gradient (DG) approach I.2 The thermodynamic derivation of the DG model (3h) a. The thermodynamic description of the semiconductor equations b. Comparison with the classic Euler fluid model c. The DG model as a modification of the classic equations I.3 The quantum derivation of the DG approach (4 h) a. The single particle perspective and the quantum potential b. The Wigner distribution function and the density matrix c. The quantum Boltzmann Transport Equation (QBTE) d. Moments of the QBTE: derivation of the DG model coupled to the Drift-Diffusion I.4 Discretization and implementation of the DG model in TCAD simulators (2h) a. Discretization of the DG + Drift-Diffusion model b. Implementation issues Lab I. Simulation of semiconductor devices with the DG in a commercial TCAD (2.5h) a. FinFETs b. Fin HEMTs c. Nanowires Lab II. Implementation of DG in an in-house MATLAB software (2.5h)
In presenza
On site
Prova di laboratorio di natura pratica sperimentale o informatico - Presentazione orale - Sviluppo di project work in team
Laborartory test on experimental practice or informatics - Oral presentation - Team project work development
P.D.2-2 - Maggio
P.D.2-2 - May
Il corso si terrà tra fine maggio e inizio giugno
The course will be between May and June