22、硅中氧扩散的增强机制解析

硅中氧扩散的增强机制解析

在硅材料的研究中,氧扩散是一个重要的物理过程,它对硅材料的性能有着显著的影响。本文将深入探讨不涉及氢的氧扩散增强机制,包括由2 MeV电子辐照引入的空位和I原子的影响、过量I原子的作用、双氧缺陷的快速扩散、碳的影响以及金属污染的效应等方面。

1. 氧扩散的基本情况

最初的实验仅在450°C这一温度下进行。仅通过测量d[O₂]/dt,很难精确确定多个参数,如二聚体的r₁、其他聚集体的r₂、二聚体解离的k、氧扩散系数Doxy等。分析表明,从硅的熔点到350°C的任何温度下,氧的长程迁移的Doxy可能是正常的,或者仅略有增强。

2. 2 MeV电子辐照引入空位和I原子的影响
  • 室温辐照的影响 :Newman等人(1983a)研究了室温2 MeV电子辐照对在9μm波段产生应力双折射的样品的影响。辐照导致形成稳定的氧 - 空位对(A中心),在836 cm⁻¹(77 K)处产生红外吸收带,并降低了9μm波段的强度。9μm波段的双折射损失速率取决于电子通量,但在高达300°C的温度下与温度无关。对于22 μA cm⁻²的入射电流密度,在50°C下样品的这一速率相当于在350°C下炉退火硅中正常氧扩散跳跃的速率。
  • 锡掺杂的验证 :通过对掺有浓度为10¹⁶ cm⁻³等电子锡杂质的Cz Si进行辐照,证实了空位参与了增强双折射损失的过程。锡原子有效地捕获移动空位形成Sn - V对,该对在高达150°C时稳定。与未掺杂的Cz Si相比,A中心的形成速率降低了约6倍,9μm波段的双折射损失速率也降低了相同的倍数。然而,如果在辐照期间样品温度升高
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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