確率的酸素空孔モデルによるRRAMセル変動の説明

概要

抵抗変化型ランダムアクセスメモリ（RRAM）セルの変動は、高密度RRAMアレイ開発の重要課題の一つである。抵抗スイッチング時の変動源は遷移金属酸化物膜によって異なるが、確率的な酸素空孔（Vo⁻）生成/再結合が主要原因と一般に考えられている。実験データ解析を通じて、接触型RRAMセルの初期状態とその後のスイッチング特性をリンクする確率モデルを確立。伝導ネットワークモデルとトラップアシストトンネリング機構を組み合わせ、RRAM誘電体膜内の固有酸素空孔の濃度と分布が及ぼす影響をモンテカルロシミュレーションで実証。接触型RRAMアレイの測定データは、ランダムに分布する固有空孔を考慮したモデル予測特性とよく一致。フォーミング特性と初期状態の強い相関を検証し、フォーミング挙動をフォーミング前酸素空孔にリンク。本研究は接触型RRAMデバイスの変動源を包括的に理解し、後続RRAM状態の変動挙動を低減するリセットトレーニングスキームを提案する。

背景

抵抗変化型ランダムアクセスメモリ（RRAM）は、低消費電力、高P/E速度、CMOSロジックプロセスとの優れた互換性など望ましい特徴から、有望な不揮発性データストレージソリューションと見なされている。しかし、最先端CMOS回路へのRRAMメモリアレイ実装には依然多くの障壁がある。大規模RRAMアレイの主要課題の一つは、セル間およびセル内に存在する変動である。遷移金属酸化物（TMO）膜内の酸素空孔（Vo⁻）確率的生成/再結合プロセスを記述する多くのモデルとシミュレーションが提案されてきた。KimとBrivioは、単極性と双極性RRAMの典型的電気特性をエミュレートするランダム回路ブレーカーネットワークモデルを提案。しかし、これらの研究では抵抗器がすべて定数に設定され、RRAM膜内の電子輸送を考慮していなかった。また、提示されたモデルはRRAMの確率的プロセスを単一デバイスレベルで議論しており、統計解析の観点からアレイ内のRRAM挙動変動は十分に扱われてこなかった。さらに、製造時の誘電体膜欠陥の存在は長年広く研究されてきたが、RRAMの抵抗スイッチング特性への影響は、大規模メモリマクロへの技術適用のために包括的に分析される必要がある。本研究では、固有Vo⁻分布がRRAM特性に与える影響を調べるため、トラップアシストトンネリング機構に基づく抵抗ネットワークモデルを構築し、変動と動作時の統計解析を実施。さらに、モンテカルロ法でVo⁻確率的生成プロセスをシミュレートし、RRAM初期状態とその後のフォーミング特性の相関を確立。固有Vo⁻とフォーミング電圧の強い相関を、接触型RRAMアレイの測定データで検証して確立。最後に、固有Vo⁻分布の結果としてフォーミング動作時に生成される様々なタイプの導電フィラメント（CF）と抵抗状態変動を包括的に予測・調査。さらに、フォーミング前Vo⁻の変動への影響を緩和する解決策を提案・実証する。

実験方法

統計解析用測定データは、28 nm CMOSロジックプロセスで製造された16 × 16接触型RRAM（CRRAM）アレイから取得。CRRAM製造プロセスを図1に示す。フロントエンドプロセス完了（トランジスタ形成後）に抵抗保護酸化物（RPO）層と層間誘電体（ILD）を堆積。機能的抵抗スイッチング膜構築のため、適切なコンタクトホールサイズ（コンタクトサイズ30 nm × 30 nm）で、Wプラグとn⁺拡散領域のショート防止。最後にバリア層、TiN、タングステンプラグを個別に堆積。CRRAMの断面TEM像を図2aに示す。CRRAMはnチャネル選択トランジスタと直列接続。1T1R構造を採用し、アレイ内での適切な選択とオーバーシュート防止を確保。図2bにCRRAM組成マッピングを示す。TMO層（厚さ9 nm）はTiN/TiON/SiO₂スタック構造で、上部タングステンプラグと下部シリコン電極間に形成。デバイス製造後、電気解析と物理モデル構築をKeysight 4156C半導体パラメータアナライザとMATLABで実施。

28 nmハイKメタルゲートCMOSロジックプロセスプラットフォーム上のコンタクトRRAMプロセスフロー。CRRAMの小さなコンタクトサイズはエッチング厚制御で機能的抵抗スイッチング層形成用に設計

a 1T1R CRRAM構造の断面TEM像。b CRRAM組成マッピング。抵抗スイッチング膜は上部タングステンプラグと下部Si電極間にTiN/TiON/SiO₂スタックで挟まれる

先行研究で、CRRAMアレイ上に初期状態の広い分布が見つかっている。初期状態変動の起源を探るため、異なる初期抵抗を持つ2セルのTMO層厚を図3で比較。データは初期抵抗レベルに大きな差がある2セル間で厚さに有意差なしを示唆。多くの研究で製造時に誘電体やRRAM膜内でVo⁻生成が報告されており、Vo⁻の個数と密度差が初期伝導度変動の原因と期待される。

初期抵抗に大きな差がある2つのCRRAMセルのTMO層厚比較。両セルとも約9 nmの誘電体層厚を観察

結果と考察

固有空孔分布モデル

固有Vo⁻間相互作用をエミュレートするため、抵抗ネットワークモデルを図4aに構築。各グリッドの抵抗は図4bのシミュレーションフローで計算、対応物理パラメータを表1に列挙。CRRAMのTEM像に基づき、幅30 nm、厚さ10 nmの二次元構造をTMO層記述用に定義（図5a）。酸化物サイト抵抗R_oxideとメッシュグリッドは、多くの研究で抵抗スイッチング材料として用いられるアナターゼ型TiO₂の物性で決定。正方晶構造のため、アナターゼTiO₂の格子定数は結晶軸で異なる。簡略化のため、モデル内のメッシュグリッドをすべて1 nmに設定（アナターゼTiO₂のc方向格子定数を導入）。さらに、グリッド抵抗もアナターゼTiO₂の抵抗率を参照して決定。図5aに示す通り、ランダムに分布する固有Vo⁻を2次元メッシュ内に初期配置。CRRAM伝導電流の温度依存性と電界依存性を図6a、bにまとめる。トラップアシストトンネリング（TAT）電流の主要特性は、弱い温度依存性とln(J)と1/Eの線形依存性で示される。TAT伝導モデルを用いて、TMO膜内ポテンシャルプロファイルをまず計算し、各局在Vo⁻抵抗をさらに取得。Vo⁻分布がトンネリング距離変化により伝導電流を支配的に影響すると予想。Vo⁻抵抗R_ijは、サイトでのVo⁻存在確率を考慮し、TATモデルを採用して空孔状態間トンネリング確率を計算する式1で算出。

$$ {R}_{\mathrm{ij},N}=\frac{R_{\mathrm{oxide}}}{\alpha\ {C}_{\mathrm{Vo}-}^{\kern0.75em \beta }\ \exp \left(\frac{\phi }{d}\right)} \tag{1} $$

a Vo⁻局在抵抗で構成される抵抗ネットワーク模式図。ネットワークノードは相互接続されVo⁻間相互作用をシミュレート。b 初期抵抗レベル変動シミュレーションフロー。製造時に出現する固有Vo⁻確率分布をモンテカルロ法で考慮

a RRAM膜内にランダム分布する固有Vo⁻初期配置。b トラップアシストトンネリング考慮で計算されたVo⁻局在抵抗分布。c CRRAMアレイから収集したフレッシュセルR_ini分布は、フォーミング前Vo⁻のTAT伝導機構を考慮したシミュレーションデータとよく一致

CRRAM伝導機構をa温度依存性とb電界依存性で決定。弱い温度依存性とln(J)と1/Eの線形フィッティングの2特性でトラップアシストトンネリングと判定

各R_ij,Nは各反復で更新され最終的に収束。最終R_ij分布取得後（図5b）、フレッシュセル全体抵抗R_iniも投影可能（図5c）。図5cで、提案シミュレーションフロー（固有Vo⁻の確率分布と濃度考慮）で得られたシミュレートR_ini分布変動が、CRRAMアレイ実測R_ini分布とよく一致。したがって、TMO層内にランダム分布する固有Vo⁻が複数トンネリング経路を作り、フォーミング前CRRAMアレイで見られる広範な初期抵抗分布に寄与する。

非均一フォーミングプロセス解析

フレッシュ状態セル間変動原因をモデル化した後、抵抗スイッチング特性を初期化するフォーミング動作を解析。DCスイープモード下フォーミング動作シミュレーションフローを図7に示す。図8aで、セルは線形領域チャネル抵抗約5 kΩ、飽和電流約80 μAの選択トランジスタと直列接続。低フォーミング電圧結果として、低電界領域での誘電体伝導とストレス機構を考慮必須。先行研究提案の熱化学モデルで誘電体破壊の正確予測実証。熱化学モデルによるTiO₂理論破壊挙動がCRRAM観測特性と類似。したがって、Vo⁻生成率を熱化学モデルベースで取得。熱化学モデル提案により、Vo⁻隣接グリッドポイントを欠陥周辺のウィークスポットと定義。Vo⁻存在は局在的電界増強も誘起（図8b）、Vo⁻生成プロセス加速。熱化学モデルの誘電体破壊時間プロセス（電界依存性exp(-E)）考慮し、Vo⁻生成確率P_ijを式2で計算。

$$ {P}_{\mathrm{ij}}=\gamma\ \exp \left(\mathrm{E}\right)\ \left\{\begin{array}{c}\kern1.75em \upgamma =0,\mathrm{if}\ \mathrm{site}\ \mathrm{is}\ \mathrm{not}\ \mathrm{weak}\ \mathrm{spot}\\ {}\upgamma =1,\mathrm{if}\ \mathrm{site}\ \mathrm{is}\ \mathrm{weak}\ \mathrm{spot}\end{array}\right. \tag{2} $$

熱化学モデルベースのフォーミングプロセスシミュレーションフロー。誘電体破壊時間を電界依存性exp(-E)と仮定

a フォーミング動作を理想トランジスタ直列接続CRRAMでシミュレート。b 既存Vo⁻による非均一電位分布、局在電界誘起し新欠陥生成加速

臨界レベルP_gと基準P_ij > P_gで新Vo⁻生成可否判定。ランピングプロセスで各反復で新Vo⁻分布更新、フォーミング電圧2.7 V到達まで継続。最終的にランダム分布固有Vo⁻で、フォーミング動作後低抵抗レベルR_forming取得。上記モデルベースでシミュレートR_forming分布が広い変動示す（図9a）、計算I-V特性も実測とよく一致。さらに、フォーミング特性と初期状態の相関も調査。高濃度・局在分布Vo⁻がフォーミングプロセス加速。したがって、シミュレーションと実測両方で初期抵抗R_iniとフォーミング電圧の正相関発見（図9b）。

a フォーミング動作シミュレート抵抗分布は実測とよく一致。b フォーミング前Vo⁻によるより多くのウィークスポットと高電界強度で、初期抵抗とフォーミング電圧の正相関が実測・シミュレーション両方で発見

さらに、フォーミング動作で生成されるVo⁻が導電経路誘起し、セル内CF変化をもたらす。フォーミング過程のCF進化を図10に描写。高R_iniセルでは固有Vo⁻少なくウィークスポット少ない（図10a）。フォーミング後、電極間単一導電経路形成の可能性高い。一方、多数固有Vo⁻持つセル（図10b）ではCF成長が広範囲になり、フォーミング後樹状CF生成。異なるCFトポグラフィとフレッシュ状態Vo⁻分布の相関も測定データで検証。Vo⁻とCFはTMO層で電子トラップ/デトラッププロセス時の特徴的ランダムテレグラフノイズ（RTN）を誘起。伝導経路がトラップ電子でブロックされると抵抗変動、電子デトラップで抵抗低下。フォーミング後CRRAM RTN解析を図11にまとめ。高R_iniセルでは単一優性CFデバイスでの電子トラップ/デトラップで規則的二段階抵抗変動観察。一方、低R_iniセルでは複数経路で樹状CF阻害が予想される多段階RTN観察。RTN統計結果を図12にまとめ（200超CRRAMセルRTN測定解析）。データは高R_iniセルがバイレベルRTN傾向、単一優性CFデバイスでより起こりやすく、高R_iniセルと強い相関。フォーミング後抵抗変動を図13に配置。実測・シミュレーション両方で低R_iniセルにより高抵抗変動発見。拘束されにくいCFが選択トランジスタを早期飽和領域へ押し込み、セルが適切にフォーミングされず、低抵抗状態抵抗レベルが広がる可能性。

a 高初期抵抗セル、b 低初期抵抗セルでのCF進化。TMO層内高固有Vo⁻濃度でウィークスポットにVo⁻ランダム生成。これらVo⁻が相互接続し樹状経路形成

a 高初期抵抗、b 低初期抵抗セルのCFトポグラフィを対応RTNデータで解析。低初期抵抗・多数固有Vo⁻セルで複数抵抗変動発生、樹状CF存在を検証

CRAMセルの初期抵抗レベルとRTNレベル相関まとめ。単一優性導電経路デバイスでバイレベル抵抗変動確率高く、高R_iniセルと強く相関

フォーミング動作後抵抗レベル変動をシミュレーションと実測で解析。低初期抵抗セルで樹状CF生成により高変動発見

TMO層固有Vo⁻によるフォーミング変動緩和のため、フォーミング前のCRRAMアレイ全メモリセルにブラインド適用するリセットトレーニング動作（SLを1.4 Vスイープ、固定WL電圧2 V）を提案。この動作は低R_iniセルの既存欠陥消滅、その後フォーミング過程でのより良好に拘束されたCF成長を期待。低印加電圧のため、高R_iniセルはトレーニング後変化なし。ブランクリセットトレーニングで、低R_iniセル抵抗が固有欠陥消滅で上昇、高R_iniセルは不乱（図14）。その後、より均一なフォーミング特性取得可能。

CRRAMアレイへのブランクリセットトレーニング動作提案。低R_iniセル抵抗が固有欠陥消滅で上昇、高R_iniセルは不乱

結論

局在電界効果とVo⁻間トラップアシストトンネリング伝導を考慮した抵抗ネットワークモデルを確立。モンテカルロシミュレーションで、初期抵抗とフォーミングプロセスのセル変動を調査。CRRAMフレッシュ状態変動はランダム与えられた固有Vo⁻分布で成功裏に説明可能。熱化学モデル採用でフォーミング後抵抗分布も実測とよく一致。フォーミング時CF成長を議論し、このプロセスで観測される変動とリンク。最後に、TMO層固有Vo⁻によるフォーミング変動をさらに緩和するリセットトレーニング動作を提案。初期状態とフォーミング特性の強い相関が、将来のRRAM技術開発のための新たな適応動作ガイドラインを提供する。

略語

CF:

導電フィラメント

CRRAM:

コンタクト抵抗変化型ランダムアクセスメモリ

C_Vo-:

Vo⁻濃度

d:

トンネリング距離

E:

電界

ILD:

層間誘電体

N:

反復回数

P_g:

閾値スイッチング確率

P_ij:

Vo⁻生成確率

R_forming:

フォーミング動作後抵抗

R_ij:

Vo⁻サイト局在抵抗

R_ini:

初期抵抗状態

R_oxide:

酸化物サイト局在抵抗

RPO:

抵抗保護酸化物

RRAM:

抵抗変化型ランダムアクセスメモリ

RTN:

ランダムテレグラフノイズ

TAT:

トラップアシストトンネリング

TMO:

遷移金属酸化物

V_f:

フォーミング電圧

V_ij:

ポテンシャル

Vo-:

酸素空孔

α:

フィッティングパラメータ

β:

フィッティングパラメータ

γ:

フィッティングパラメータ

ϕ:

電位差