1、半导体δ掺杂:材料与器件的电子、光学和结构特性

半导体δ掺杂:材料与器件的电子、光学和结构特性

一、引言

半导体器件和集成电路的空间尺寸小型化能够带来速度提升、功耗降低以及功能密度提高等优势。然而,器件缩小面临着材料科学、生长和加工等方面的限制,同时量子领域的物理极限也为缩小过程划定了边界。因此,推动材料科学发展,缩小半导体结构的空间尺寸,并理解限制进一步缩小的物理机制,是当下及未来半导体研究的重要内容。

当半导体中的掺杂原子被限制在单个或几个原子层内时,掺杂区域的厚度与晶格常数相当,仅为几埃,这种掺杂分布比其他长度尺度(如自由载流子德布罗意波长)更窄,可用狄拉克δ函数来描述,这类半导体被称为δ掺杂半导体。

实验上,δ掺杂半导体可通过中断晶体生长,在非生长的外延晶体表面蒸发掺杂剂,然后恢复外延生长来获得。1979年,Bass首次报道了这种生长中断的掺杂剂沉积方法,发现Si在非生长的GaAs表面有强烈吸附,形成了尖锐的掺杂尖峰。1980年,Wood等人意识到这种方法的多功能性,提出可通过“原子平面”或δ掺杂实现复杂的掺杂分布,且Ge掺杂GaAs可减少自补偿。不过,早期研究未关注掺杂剂的扩散问题,直到1985年,Lee等人发现δ掺杂半导体中存在扩散现象。1988年,Schubert等人表明在生长温度低于550°C时,GaAs中可实现高度空间受限的Si掺杂分布,且Si掺杂剂被限制在厚度与晶格常数相当的层内。

δ掺杂技术在半导体器件中具有诸多应用。δ掺杂金属 - 半导体场效应晶体管(MESFET)相较于均匀掺杂的MESFET,具有沟道 - 栅极距离窄、跨导高和击穿电压增强等优点。在选择性掺杂的AlₓGa₁₋ₓAs/GaAs异质结构中应用δ掺杂,可获得超过1×10¹² cm⁻²的高电子密度。此外,δ掺杂技术还可用于平

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模优化调度策略。研究结合实际电力负荷电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率模型精度。
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