24、硅中氧扩散及热施主中心的研究

硅中氧扩散及热施主中心的研究

1. 热施主模型及相关问题

热施主模型中,存在氧过配位的情况。理论研究 Cj - Oj 缺陷以及早期简单热施主模型的不稳定性都支持这一观点。在 Cj - Oj 缺陷中,氧原子与第三个硅原子键合,该硅原子带正电,其电子转移到相邻的碳间隙原子上,这种相互作用使过配位稳定,缺陷在相对较高的 300°C 才热解离。

不过,Deak 等人提出的这个施主模型存在两个重要且未解决的问题:
- 其结合能是否足以使其在 350 - 450°C 保持稳定。
- 形成该缺陷的硅间隙原子的来源是什么。在回答这些问题之前,该模型难以被视为热施主的有力候选。

2. 热施主中心模型的限制

2.1 氧扩散增强情况

在没有氢杂质的情况下,对于 500°C ≥ T ≥ 400°C 的生长态样品,氧扩散系数(Doxy)增强的证据很少。在 350°C 进行长时间热处理时,Doxy 可能有不超过 10 倍的增强,但在 450°C 时增强可忽略不计。这对低温下能形成的氧聚集体的最大尺寸有重要影响,进而对热施主(TD)中心模型施加了严格限制。

2.2 氧原子聚集模型

Tan 等人(1986)给出了描述 Oi 原子聚集形成氧簇(如 O₂、O₃ 等)的耦合微分方程组,假设为扩散限制动力学,并与 450°C 炉退火过程中 Oi 原子从溶液中损失的速率测量相关。

第一个模型

最初假设接收材料中不存在氧簇,计算得出各种聚集体的演化情况。经过 100 - 300 小时退火后,[O₂]约为 10¹⁷ cm⁻³,[O₃]约为 10¹⁶ cm⁻³。重要的是,[

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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