【化学】基于matlab模拟不同温度下氮化镓晶格中氢扩散

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

氮化镓（GaN）作为第三代宽禁带半导体材料，具有禁带宽度大（3.4 eV）、电子迁移率高、耐高温、抗辐射等优异特性，在高频功率器件（如 5G 基站功率放大器）、紫外探测器、发光二极管（LED）等领域应用广泛。然而，GaN 材料制备与器件工艺过程中，氢元素易通过离子注入、化学气相沉积（CVD）等环节引入晶格内部 —— 氢原子在 GaN 晶格中的扩散行为会显著影响材料与器件性能：一方面，氢可钝化 GaN 中的缺陷（如空位、位错），降低缺陷态密度，提升器件电学性能；另一方面，高温工作环境下氢的快速扩散可能导致缺陷再激活，引发器件阈值电压漂移、漏电电流增大等可靠性问题。

温度是影响氢在晶格中扩散的关键因素 —— 温度升高会提升氢原子的热运动能量，增加其越过扩散势垒的概率，进而改变扩散系数与扩散路径。因此，通过模拟不同温度下 GaN 晶格中氢的扩散行为，揭示温度对扩散机制、扩散速率的影响规律，对优化 GaN 器件制备工艺（如氢钝化温度控制）、提升器件高温稳定性具有重要理论与工程意义。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

hdif = (1/deltax)^2*(hconc(i-1)+hconc(i+1)-2*hconc(i));

fermi = 1/(deltax)^2*((hconc(i)+hconc(i+1))/2*(Ef(i+1)-Ef(i))/(k*T)...

- (hconc(i-1)+hconc(i))/2*(Ef(i)-Ef(i-1))/(k*T));

forces(i,2) = hdif;

forces(i,3) = fermi;

if i == floor(chargedepth/deltax)

fermi = 0;

end

deltaH = Dh*(hdif + fermi);

hconc(i) = hconc(i) + deltaH;

forces(i,1) = deltaH;

🔗 参考文献

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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

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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