3. TCAD 仿真工具概述：Sentaurus、Silvaco、Qorvo 等主流工具介绍与选型

TCAD（Technology Computer-Aided Design）工具是半导体工艺与器件仿真的核心平台。不同的工具在物理模型、数值算法、用户界面及特定应用领域（如功率器件、射频器件、存储器）上各有侧重。本章将系统介绍当前业界主流的三大 TCAD 工具套件，并给出基于工程场景的选型建议。

3.1 主流 TCAD 工具全景对比

下表从开发商、核心引擎、典型应用领域及授权模式四个维度，对 Sentaurus、Silvaco 和 Qorvo（原 AWR/Global TCAD）进行横向对比：

3.2 Sentaurus：先进工艺与器件仿真的行业标杆

Sentaurus 是 Synopsys 公司推出的旗舰级 TCAD 套件，长期占据高端半导体研发市场。其核心优势在于对先进物理效应的建模精度，以及从工艺仿真到 SPICE 模型提取的完整闭环。

3.2.1 核心组件与工作流

• Sentaurus Process (SProcess)：支持 3D 蒙特卡洛注入、应力仿真、相场法氧化模型，是 FinFET/GAA 工艺校准的标配工具。
• Sentaurus Device (SDevice)：包含漂移-扩散、流体动力学、量子修正（密度梯度）模型，支持混合模式电路仿真。
• Sentaurus Interconnect：用于互连结构的电热耦合与应力分析。
• Sentaurus Workbench (SWB)：图形化流程管理工具，支持 DOE（实验设计）和参数扫描。

# 定义初始衬底
line x loc=0.0 spac=0.01 tag=left
line x loc=0.1 spac=0.001 tag=right
region silicon xlo=left xhi=right

# 栅氧化层生长 (干氧, 900°C, 2nm)
deposit oxide thick=0.002 temp=900 time=10.0

# 多晶硅栅沉积
deposit poly thick=0.15
struct tdr=gate_ox.tdr

3.2.2 Sentaurus 工艺-器件联合仿真流程

3.3 Silvaco：功率与化合物半导体仿真的性价比之选

Silvaco 的 Victory 系列（Victory Process + Victory Device）在功率半导体（SiC MOSFET、IGBT）和化合物半导体（GaN HEMT、LED）领域拥有庞大的用户群。其优势在于开放的物理模型接口和相对灵活的许可策略。

3.3.1 Victory 套件关键特性

• Victory Process：支持 2D/3D 工艺仿真，内置 SiC 氧化、GaN MOCVD 生长专用模型。
• Victory Device：包含先进的陷阱模型（针对 GaN 缓冲层陷阱）、自热模型和碰撞电离模型。
• UTMOST IV：与 TCAD 集成的 SPICE 模型参数提取工具，支持 BSIM、HiSIM、ASM 等工业标准模型。

3.3.2 Silvaco 与 Sentaurus 的模型差异

3.4 Qorvo TCAD：射频与微波设计的垂直集成方案

Qorvo 的 TCAD 工具（原 Global TCAD 技术）深度集成于其 QSPICE 仿真环境中，专为射频前端（RFFE）和微波单片集成电路（MMIC）设计优化。其核心价值在于从器件物理到电路级谐波平衡仿真的无缝衔接。

3.4.1 核心优势

• GaN/GaAs 专用模型库：内置经过 Qorvo 自有产线校准的 GaN HEMT 大信号模型（Angelov、EEHEMT）。
• 电热协同仿真：TCAD 器件仿真直接输出温度相关的 IV 曲线，导入 QSPICE 进行热感知电路仿真。
• 工艺角自动生成：支持基于 Monte Carlo 的工艺波动分析，直接生成工艺角（FF/SS/TT）的器件模型卡。

# 步骤1: Qorvo TCAD 中定义 GaN HEMT 结构
device hemt {
  substrate = SiC
  buffer = GaN (thickness=1.5um)
  barrier = AlGaN (Al=0.25, thickness=20nm)
  gate = Ni/Au (Lg=0.25um)
}

# 步骤2: 执行直流与脉冲 IV 仿真
simulate dc {
  vds_sweep = [0:50:0.5]
  vgs_sweep = [-5:0:0.5]
  temperature = 25
}

# 步骤3: 导出紧凑模型参数
export model = Angelov
output = pa_hemt_25deg.lib

3.5 工具选型决策矩阵

在实际工程中，工具选型需综合考虑技术需求、团队经验与预算。下表给出了基于典型场景的推荐权重：

3.6 本章小结