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龙图腾网获悉中科苏州微电子产业技术研究院申请的专利一种BTI模型框架下的模型参数提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115081236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210783300.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种BTI模型框架下的模型参数提取方法是由李丰余设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种BTI模型框架下的模型参数提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种BTI模型框架下的模型参数提取方法，它包括以下步骤：a.提取半导体器件时间加速因子上限和下限；b.利用PSO算法对时间加速因子上限和下限进行优化；c.得到优化后的时间加速因子上限和下限。采用了交叉优化的方法，提高新的BTI模型框架参数提取与模型分解精度，同时也可向下减兼容，提取传统的RD模型与TD模型参数；与传统方法相比，具有更高的全局搜索能力，可以在不需要特殊复杂的数据预处理的情况下，提取BTI模型参数。

本发明授权一种BTI模型框架下的模型参数提取方法在权利要求书中公布了：1.一种BTI模型框架下的模型参数提取方法，其特征在于，它包括以下步骤： a.提取半导体器件时间加速因子上限和下限； b.利用PSO算法对时间加速因子上限和下限进行优化； c.得到优化后的时间加速因子上限和下限； 步骤a中，通过建立快慢陷阱模型的非线性曲线得到针对不同栅压应力条件下的关于mos管阈值电压随时间变化的退化值，以及针对不同温度应力下的阈值电压随时间变化的退化值； 快慢陷阱模型的非线性为： ΔVth＝A*tB+C*log101+D*t1 其中 A∝expd1Vgexp-Ea1KT，C∝expd2Vgexp-Ea2KT2； 式中，d1为慢陷阱栅压加速因子，d2为快陷阱栅压加速因子，B为慢陷阱时间加速因子；D为快陷阱时间加速因子； 对于快陷阱模型，在双对数坐标中，利用短期特征表现，针对式3 ΔVth＝a1*ta2+b1*log101+b2*t3； 对每一条退化曲线采用粒子群算法拟合粗略值a2,b2，得到与不同应力条件相对应的多组a2,b2值，由于其短期特性快速陷阱增长贡献大的特点，取最大的a2值作为式1中慢陷阱时间加速因子B的上限，取最小的b2值作为式1中快陷阱时间加速因子D的下限； 对于慢陷阱模型，在双线性坐标下，针对式3对每一条退化曲线采用粒子群算法拟合粗略值a2,b2，得到多组不同的a2,b2值，取最小的a2值作为式3中慢陷阱时间加速因子B的下限，取最大的b2值作为式1中快陷阱时间加速因子D的上限，至此得到幂指数律时间指数B与对数律时间加速因子D的上下限，根据栅压应力退化曲线族，利用慢陷阱时间加速因子B与快陷阱时间加速因子D的上限与下限，提取式4中的d1、d2 根据温度应力退化曲线族，利用慢陷阱时间加速因子B与快陷阱时间加速因子D的上限与下限，提取式4中的温度加速因子Ea1,Ea2，得到d1、d2与慢陷阱项比例系数c1、快陷阱项比例系数c2的上限与下限；其中t：施压时间；Vg：栅压；T：温度；K：玻尔兹曼常数；Ea1：慢陷阱温度加速因子；Ea2：快陷阱温度加速因子； 步骤b中，利用栅压应力退化曲线族，根据得到的式4参数d1,d2,B,D项系数的范围，设置约束条件，利用粒子群算法，采用遍历或上下限误差率小的方向对模型参数进行优化，得到参数d1,d2,B,D的优化值；利用温度应力退化曲线族，根据模型参数Ea1,Ea2,B,D的范围，设置约束条件，利用粒子群算法，采用遍历或上下限误差率小的方向对模型参数进行优化，得到式4参数优化值；在两次优化中得到两组不同的B,D值，重新利用这两组数据构成参数B,D的取值范围，将其上下限均以其差为标准向外扩展15-30％；利用所有数据组曲线，采用新的B,D值约束条件，精确提取式4参数c1,c2,B,D。

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