I. INTRODUCCIÓN
El uso de sensores de estado sólido se ha establecido en las últimas décadas como una herramienta estándar para
detección de radiación [1-3]. Las características que presentan este tipo de detectores en términos de resolución espacial,
relación señal-ruido y eficiencia de detección han sido estudiadas en detalle, tanto de forma experimental como también
con el uso de herramientas de simulación [4-7]. Las simulaciones detalladas de este tipo de dispositivos son una parte
esencial para su proceso de diseño y desarrollo, en virtud de que permiten una comprensión rápida de ciertas características
de manera precisa y conveniente, y ayudan a determinar un rango de operatividad razonable para que los parámetros del
dispositivo se logren durante el proceso de fabricación.
Existen varias herramientas de simulación disponibles, cada una diseñada para un aspecto específico del problema.
Dentro de las herramientas de simulaciones se pueden identificar dos categorías generales, aquellas que se centran en la
interacción de la radiación ionizante con el material de detección y aquellas que caracterizan la respuesta del dispositivo
una vez producida la deposición de energía a través del transporte de carga. Actualmente, existen diversos paquetes
utilizados en la primera categoría que están específicamente diseñados e implementados en la comunidad física, entre ellos
pueden mencionarse: FLUKA [8], PENELOPE (open source) [9] y GEANT4 [10]; entre otros. Mientras que la segunda
categoría, incluye varios instrumentos comerciales y librerías open source, llamados Tecnologías de diseño asistido por
computadora (TCAD, de sus siglas en inglés) que se desarrollaron para ayudar a la industria de la microelectrónica a
diseñar sus productos. Existen algunos esfuerzos recientes de simulación basados en la combinación de simulación Monte
Carlo de distribuciones de electrones y simulaciones TCAD [11,12], ambos centrados en usos muy específicos. Cabe
remarcar que generalmente los dos conjuntos de herramientas no están integrados y el modelado de la respuesta integral
del dispositivo se realiza dividiendo el problema. Por un lado, puede calcularse la respuesta de una perturbación a nivel
del material sensible, por medio del estudio de los propios estímulos iniciales, lo que a menudo proviene de simulaciones
Monte Carlo de la interacción entre la radiación ionizante y el material de detección. Luego, una vez producida la carga
por ionizaciones, la simulación de la respuesta electrónica requiere la parametrización de la respuesta del dispositivo
a un estímulo conocido para predecir la respuesta promedio en un entorno real con la orientación, potencia y tipo del
dispositivo.
En el presente trabajo, se presenta, desarrolla e implementa una metodología original combinada donde todo el proceso
de simulación puede seguirse paso a paso, comenzando desde la interacción de la radiación ionizante con el sensor, hasta
el proceso de transferencia de carga en el detector y finalmente en una generación de señales electrónicas.
II. GENERACIÓN DE EVENTOS FÍSICOS MEDIANTE TÉCNICAS MONTE CARLO
Para simular los procesos y fenómenos involucrados en la irradiación de un detector, generalmente se utilizan herra-
mientas Monte Carlo modernas y de uso general para el transporte de radiación ionizante en la materia. Existen diversas
herramientas que describen el transporte acoplado de fotones, electrones, positrones, iones, etc., en geometrías complejas
y materiales de composición arbitraria, con aplicación en un rango de energías que varía según las capacidades de cada
código de simulación, para el caso de PENELOPE, el rango va desde los pocos centenares de eV hasta 1 GeV. Estos algo-
ritmos se basan en un modelo de dispersión que combina bases de datos numéricas con modelos analíticos de secciones
eficaces para los diferentes mecanismos de interacción. Estas herramientas se han desarrollado principalmente para su uso
en aplicaciones de física de alta energía, pero también adquirió interés en muchas áreas, como aplicaciones espaciales,
aplicaciones médicas y sistemas impulsados por aceleradores. La flexibilidad de estos códigos permite a los usuarios im-
plementar sus propias adaptaciones para describir la interacción de partículas en diferentes materiales, después de haber
definido una geometría de simulación con las condiciones de contorno e iniciales requeridas.
III. SIMULACIÓN DE DISPOSITIVOS ELECTRÓNICOS MEDIANTE TCAD
TCAD es una rama de la automatización del diseño electrónico que modela la fabricación y el funcionamiento de los
dispositivos semiconductores, basándose generalmente, aunque no solo, en el análisis de elementos finitos. Estas herra-
mientas son paquetes de simulación que permite desarrollar y optimizar el procesamiento de semiconductores, simulando
numéricamente el comportamiento eléctrico de un único dispositivo semiconductor aislado o de varios dispositivos com-
binados en un circuito.
Para el análisis de efectos de partículas ionizantes en dispositivos electrónicos, el flujo de trabajo del motor de simula-
ción comienza con la posición y dirección inicial de entrada de las partículas ionizantes, junto con un perfil de ionización
a lo largo del track, de características acotadas, introducido por el usuario, en el material detector. Básicamente compues-
to por una trayectoria lineal con un determinado LET (Linear Energy Transfer), o fragmentando el track en tramos de
distinto LET, i.e. abordando la distribución de LET a lo largo el track por una aproximación de tramos continuos, como
muestra la Fig. 1. Estos datos pueden ser definidos e ingresados a la plataforma de cómputo mediante diversos parámetros
dependiendo del tipo de partícula incidente. Los portadores producidos por la radiación incidente se desplazarán luego
bajo las acciones combinadas del potencial electrostático, dependiente de las condiciones específicas de operación del
dispositivo, y el gradiente de concentración del portador; junto a propiedades físicas y radiológicas del material sensible
empleado. Las señales eléctricas se forman consecuencia del movimiento de los portadores de carga y también por el
desplazamiento de corriente debido al cambio en el campo electrostático.
Martín et al. / Anales AFA Vol. 34 Nro. 4 (Diciembre 2023 - Marzo 2024) 82-86