✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。
🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知。
🔥 内容介绍
在半导体光电特性研究领域,光电流测量是揭示材料光电转换机制的重要手段。Wyle 半学(此处特指针对特定半导体材料或器件体系的研究框架)通过对局部光电流和总扫描光电流的精准测量,为理解载流子输运、界面态分布等微观过程提供了关键依据。模拟这两种测量模式,不仅能验证实验设计的合理性,还能深入剖析测量结果背后的物理规律,为优化半导体器件性能(如太阳能电池、光电探测器)奠定基础。
光电流测量的核心原理:从光子到电流的转化
(一)光生载流子的产生与输运
当半导体材料受到光照时,光子能量若大于材料的禁带宽度,会激发电子从价带跃迁至导带,形成电子 - 空穴对(即 “光生载流子”)。在自建电场(如 PN 结的内建电场)或外加电场的作用下,电子和空穴会向相反方向移动,形成电流 —— 这就是光电流的产生机制。
光电流的大小与光照强度、光子能量、材料的载流子迁移率、寿命等因素密切相关。例如,在太阳能电池中,光照越强,产生的光生载流子越多,光电流越大;而材料的载流子寿命越长,载流子在复合前能运动到电极的比例越高,光电流也会相应增大。
(二)Wyle 半学测量模式的特殊性
Wyle 半学框架下的光电流测量,聚焦于空间分辨率与整体响应的结合。局部光电流测量旨在捕捉材料微区(如微米甚至纳米尺度)的光电响应差异,揭示材料不均匀性(如掺杂浓度波动、缺陷分布)对光电流的影响;总扫描光电流测量则着眼于整个器件或材料区域在扫描光照下的整体电流响应,反映材料的宏观光电性能。
这种 “局部 - 整体” 的测量互补性,使得 Wyle 半学的光电流研究既能深入微观机理,又能关联宏观性能,例如在研究钙钛矿太阳能电池时,局部测量可发现晶粒边界的光电流损耗,而总扫描测量则能评估电池的整体转换效率。
局部光电流测量模式的模拟:捕捉微区的光电 “指纹”
(一)模拟模型构建
局部光电流测量通常采用聚焦光束(如激光束)照射材料表面的特定微区,同时检测该区域产生的光电流信号。模拟该模式需构建包含以下要素的物理模型:
- 光源模型:定义聚焦光斑的空间分布(如高斯分布)、光强大小和波长,模拟实际测量中的光束特性;
- 载流子输运方程:基于漂移 - 扩散理论,建立光生载流子的连续性方程,考虑载流子的产生、复合、漂移(受电场驱动)和扩散(因浓度梯度引起)过程;
- 边界条件:设定电极接触处的载流子浓度(如欧姆接触处载流子浓度为平衡值)、表面复合速率等,模拟实际器件的电极和表面状态。
例如,模拟某半导体薄膜的局部光电流时,若光斑直径为 5 微米,照射在薄膜表面的某一点,模型需计算该点及其周围区域(受载流子扩散影响)的载流子浓度分布,进而求解流经电极的局部电流。
(二)关键参数与模拟结果分析
局部光电流模拟的核心是空间分辨率的体现。通过调整光斑尺寸、载流子扩散长度等参数,可观察光电流的空间分布特征:
- 当光斑尺寸远小于载流子扩散长度时,局部光电流的空间分布会比光斑本身更宽泛,这是因为载流子会从光照区向周围扩散;
- 若材料中存在缺陷(如复合中心),缺陷处的载流子复合速率加快,会导致局部光电流出现 “凹陷”—— 这一特征可通过模拟提前预测,为实验中识别缺陷位置提供参考。
模拟结果通常以局部光电流分布图的形式呈现,图中不同区域的电流强度差异直观反映了材料的光电性能不均匀性。例如,在模拟钙钛矿薄膜的局部光电流时,可清晰看到晶粒内部的光电流较高,而晶粒边界因缺陷较多,光电流明显降低。
总扫描光电流测量模式的模拟:宏观响应的整体刻画
(一)扫描机制与模型扩展
总扫描光电流测量采用光束在材料表面进行逐点扫描(如二维 raster 扫描),同时记录每个扫描点对应的光电流,最终整合得到整个区域的总光电流响应。与局部测量不同,总扫描模式的模拟需要扩展空间维度,将局部模型应用于扫描路径上的每一点,并考虑扫描过程中光束位置的连续变化。
模拟中需定义扫描参数:扫描范围(如 100 微米 ×100 微米)、扫描步长(如 1 微米 / 步)、扫描速度(影响载流子的瞬态响应)。例如,在模拟光电探测器的总扫描光电流时,扫描步长需小于器件的特征尺寸(如像素大小),才能准确反映器件的空间响应均匀性。
(二)总光电流的积分特性
总扫描光电流是扫描路径上所有局部光电流的积分效应,但其物理意义并非简单的数值相加。由于扫描过程中光束位置的变化会导致载流子的产生区域移动,载流子在输运过程中会受到前一扫描点产生的载流子分布影响(尤其是当扫描速度较慢,载流子寿命较长时),因此模拟需考虑瞬态载流子动态。
例如,在快速扫描模式下(扫描速度远大于载流子扩散速度),总光电流可近似为各局部光电流的总和;而在慢速扫描时,前一位置产生的载流子尚未完全复合,会与当前位置的载流子叠加,导致总光电流出现 “拖尾” 现象。模拟这种瞬态效应,有助于理解实验中总光电流随扫描速度变化的规律。
⛳️ 运行结果

🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
本主页优快云博客涵盖以下领域:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
112

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



