【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

氮化镓（GaN）作为第三代宽禁带半导体材料的核心代表，凭借 “高击穿场强、高电子迁移率、耐高温” 等优异特性，在高频功率器件（如 5G 基站功放）、紫外光电探测器、新能源汽车逆变器等领域具有不可替代的应用价值。然而，氢作为 GaN 材料制备与器件工艺中难以避免的杂质（如 MOCVD 生长过程中氨气分解引入、封装工艺中环境氢渗透），其在 GaN 晶格中的扩散行为直接影响材料的电学性能 —— 例如，氢会与 GaN 中的施主杂质（如硅）形成中性复合物，导致载流子浓度下降；同时，氢扩散至器件界面会引发界面态密度增加，降低器件可靠性。温度作为调控原子扩散行为的核心外部参数，对氢在 GaN 晶格中的扩散路径、扩散速率与稳定性具有显著影响。因此，通过模拟方法揭示不同温度下氢在 GaN 晶格中的扩散机制，对优化 GaN 材料制备工艺、提升器件长期稳定性具有重要理论指导意义。本文将从 GaN 晶格结构与氢扩散基础、模拟方法选择、温度依赖性分析、模拟结果与应用四个维度，系统解析温度如何调控氢在 GaN 晶格中的扩散行为，为 GaN 基器件的性能优化提供科学依据。

⛳️ 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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2.3 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

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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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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