14、锗:开启硅光子学与高效太阳能电池新时代

锗:开启硅光子学与高效太阳能电池新时代

1. 锗的重要地位与应用背景

在当今科技飞速发展的时代,锗作为一种关键材料,在多个领域展现出了重要价值。它不仅是固态电子学的起源材料,用于制造晶体管;如今,更是在硅互补金属氧化物半导体(CMOS)电路中作为应力源,推动着现代电子技术的发展。同时,锗还在硅光子学领域发挥着核心作用,使电子学和光子学在硅CMOS平台上得以融合。

锗的应用十分广泛,它能够实现与CMOS兼容的光电探测器、调制器,甚至在光通信波长范围内充当光增益介质。而在当前硅光子学的发展阶段,超薄的锗层(以下简称(Ge))作为Ge和Si之间的缓冲层,为结合异质材料(如GaAs与Si)创造了条件。这种(Ge)技术有望构建一个“绿色发电平台”,例如设计出高效且经济的串联太阳能电池。

2. 材料特性与设计
2.1 锗与相关材料的特性对比

锗在元素周期表中位于Ga和As之间,因此在物理和化学性质上与GaAs有许多相似之处,如晶格常数、线性膨胀系数和热导率等,具体数据如下表所示:
| 材料 | 晶格常数 (nm) | 线性膨胀系数 (10⁻⁶/°C) | 热导率 (W/cm/°C) | 带隙 (eV) |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| Ge | 0.5658 | 5.9 | 0.58 | 0.661 |
| GaAs | 0.565325 | 5.73 | 0.55 | 1.424 |
| Si | 0.5431 | 2.6 | 1.3 | 1.12 |

这些相似性有利于GaAs在Ge上进行异质外延生长。尽管Ge是非极性材料,而GaAs是极性材

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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