41、不同发电设备组合对比及TCAD中MOSFET扩散轮廓优化

不同发电设备组合对比及TCAD中MOSFET扩散轮廓优化

1. 不同发电设备组合分析

在电力供应系统中，太阳能板和电池的组合常搭配不同的辅助系统来满足特定负载需求。下面将从燃料价格、组件规格、可靠性评估、优化算法以及不同组合对比等方面进行详细分析。

1.1 燃料价格与组件规格

• 燃料价格 ：国际和伊朗的柴油及天然气价格存在差异。国际柴油价格为3.943美元/加仑，天然气价格为0.167美元/立方米；伊朗柴油价格为0.778美元/加仑，天然气价格为0.156美元/立方米。
• 组件规格 ：不同发电组件的功率、初始资本成本、更换成本、运维成本和使用寿命各不相同。以下是详细信息：
  | 组件 | 功率 | 初始资本成本（美元/千瓦） | 更换成本（美元/千瓦） | 每年运维成本（美元/千瓦） | 使用寿命（年） |
  | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
  | PV面板 | 200瓦 | 4000 - 5000 | 0 | 0.0025 | 25 |
  | 电池 | 3000安时 | 100 | 90 | 0.005 | 15 |
  | 逆变器 | 10千瓦 | 400 - 500 | 360 - 450 | 0.0015 | 15 |
  | DG（柴油发电机） | 100千瓦 | 150 - 400 | 135 - 360 | 0.01 | 20 |
  | SOFC（固体氧化物燃料电池） | 100千瓦 | 3000 | 2700 | 0.0086 | 15 |
  | SOFC目标 | 100千瓦 | 450 | 405 | 0.0086 | 15 |
  | GG（气体发电机） | 100千瓦 | 200 - 400 | 180 - 360 | 0.01 | 20 |
  | MGT（微型燃气轮机） | 100千瓦 | 700 - 900 | 630 - 810 | 0.015 | 10 |

1.2 系统可靠性评估

系统的可靠性通过功率供应损失概率（LPSP）来表示，其计算公式如下：
[
LPSP = \frac{\sum_{t = 0}^{N_h} [I_{supply}(t) < I_{needed}(t)]}{N_h}
]
其中，$N_h$ 是时间间隔数（一年为8760小时），$I_{needed}(t)$ 是负载所需电流，可表示为：
[
I_{needed}(t) = \frac{P_{load}(t) - P_{PV}(t)}{V_{bat}} \times \eta(I_{bat}(t))
]
$I_{supply}(t)$ 是系统在时刻 $t$ 供应的电流，计算公式为：
[
I_{supply}(t) = \min(\frac{0.2 \times C_{bat}}{\Delta t}, \frac{C_{bat} \times (SOC(t) \times (1 - \sigma(t)) - SOC_{min})}{\Delta t})
]

1.3 多目标优化进化算法

采用基于帕累托包络的选择算法（PESA）进行多目标优化，该算法包括以下四个步骤：
1. 生成并评估初始“内部”种群（IP）的每个PI染色体，并将“外部”种群（EP）初始化为空集。
2. 将IP中的非支配成员纳入EP。
3. 如果达到终止准则，则停止，返回EP中的染色体集作为结果。否则，删除IP的当前内容，并重复以下操作，直到生成PI个新的候选解：以概率 $p_c$ 从EP中选择两个父代，通过交叉产生一个子代，并对子代进行变异；以概率 $(1 - p_c)$ 选择一个父代并对其进行变异以产生一个子代。
4. 返回步骤2。

其流程可用如下mermaid流程图表示：

graph TD;
    A[生成并评估IP染色体，初始化EP为空集] --> B[将IP非支配成员纳入EP];
    B --> C{是否达到终止准则};
    C -- 是 --> D[返回EP中的染色体集];
    C -- 否 --> E[删除IP内容];
    E --> F{是否生成PI个新候选解};
    F -- 否 --> G{以概率pc选择操作};
    G -- pc --> H[选择两个父代，交叉产生子代并变异];
    G -- 1 - pc --> I[选择一个父代并变异产生子代];
    H --> F;
    I --> F;
    F -- 是 --> B;

1.4 不同组合对比

研究比较了四种太阳能板和电池搭配不同辅助系统的组合：
1. 太阳能板、电池、柴油发电机
2. 太阳能板、电池、固体氧化物燃料电池
3. 太阳能板、电池、气体发电机
4. 太阳能板、电池、微型燃气轮机

通过多目标优化算法（PESA）确定不同配置的最佳解决方案，并绘制帕累托前沿图，从经济、生态和可靠性等方面进行对比。以下是在国际和伊朗燃料价格下不同组合的部分对比结果：
- 成本方面 ：对于特定的LPSP，目标SOFC、GG、MGT、SOFC和DG的成本依次从优到差。在低LPSP时，DG相对有优势，但随着LPSP升高，国际柴油价格高的劣势凸显，DG变得不经济。
- 排放方面 ：SOFC的CO₂和NOₓ排放最少，GG的CO₂排放最多，DG的NOₓ排放极高。MGT在成本和排放方面优于GG和DG。

不同配置在LPSP约为1%时的一个示例解决方案如下：
| 组合 | 年化成本（美元） | LPSP（%） | 太阳能板数量 | 电池数量 | 燃料消耗 | CO₂排放（千克/年） | NOₓ排放（千克/年） |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 与DG组合 | 2.25×10⁵ | 1.1872 | 2604 | 94 | 5329.28升/年 | 12503 | 206.97 |
| 与SOFC组合 | 2.47×10⁵ | 1.1758 | 2605 | 94 | 2511.6立方米/年 | 5023.1 | 0.096394 |
| 与目标SOFC组合 | 2.25×10⁵ | 1.1872 | 2577 | 106 | 3739.5立方米/年 | 7479 | 0.14352 |
| 与GG组合 | 2.34×10⁵ | 1.0959 | 2882 | 73 | 5649.8立方米/年 | 10910 | 12.147 |
| 与MGT组合 | 2.32×10⁵ | 0.97032 | 2722 | 80 | 4514.2立方米/年 | 8716.8 | 4.2885 |

2. TCAD中MOSFET扩散轮廓优化

在半导体器件工程中，校准的技术计算机辅助设计（TCAD）工具对于准确预测MOSFET器件的实际测量结果非常有用。下面将介绍通过优化扩散轮廓来提高校准TCAD工具准确性的方法。

2.1 引言

先进半导体技术和新器件架构的发展得益于TCAD软件。校准后的TCAD工具能提供硅前数据、减少工程周期并降低实验成本。当电路设计师更改设计规格时，如降低阈值电压（Vth），需要提高校准TCAD工具的准确性以满足市场需求。

2.2 细化参数选择

为提高预测TCAD的准确性，有以下几个假设：
1. TCAD工艺模拟的早期阶段对1 - D和2 - D数据进行了校准。例如，SIMS轮廓用于1 - D校准，晶体管的栅极长度和氧化物厚度测量用于2 - D校准。
2. 基本的TCAD器件模拟在测量数据和模拟数据之间有良好的一致性，如标准电流 - 电压（I - V）曲线。需要校准器件物理模型以确保准确的TCAD器件模拟。
3. 网格轮廓模式应适用于工艺和器件模拟。

MOSFET结构中，Vth参数受扩散轮廓影响的区域包括晶体管的沟道、晕结构、源 - 漏（S/D）扩展和栅极氧化物。具体细化参数如下：
- 扩散系数 ：对于沟道和晕结构，扩散系数与温度变化有关，由Arrhenius方程描述：$D = D_0 \exp(-E/RT)$。未校准扩散系数的TCAD工艺模拟会导致Vth参数预测不准确。
- 间隙注入 ：离子注入过程中的点缺陷会导致Vth滚降行为，需要根据实验掺杂轮廓调整默认注入因子（ifactor）。
- 剂量损失 ：栅极氧化物附近的剂量损失会导致模拟掺杂轮廓低于实际情况，影响最终电气特性。

2.3 实验过程

实验使用MIMOS的0.35um工艺技术制造的NMOS器件晶圆，具体步骤如下：
1. 准备基线校准的TCAD工艺和器件模拟文件，基于合格的MIMOS 0.35um工艺流。
2. 使用该基线数据库预测新的工艺条件，目标Vth值为0.42V，而不是典型的基线值0.56V。
3. 通过改变P - 阱注入步骤中的硼剂量和N - LDD注入步骤中的硼四重晕注入分裂进行实验，随后完成N - LDD结构的砷和磷注入。
4. 首次尝试时，使用校准的TCAD工具但不进行扩散轮廓细化来制造一些晶圆以实现较低的Vth值。

实验流程可用如下mermaid流程图表示：

graph TD;
    A[准备基线校准的TCAD文件] --> B[预测新的工艺条件，目标Vth = 0.42V];
    B --> C[改变硼剂量和注入步骤进行实验];
    C --> D[首次尝试，不进行扩散轮廓细化制造晶圆];
    D --> E[测量Vth和Idsat等参数];
    E --> F[比较测量数据和模拟数据];

通过以上分析可知，在发电设备组合方面，SOFC在生态方面表现最佳，若技术快速进步，其在经济上也将更具优势；在TCAD中MOSFET扩散轮廓优化方面，通过调整扩散系数、间隙注入和剂量损失等参数，有望提高校准TCAD工具的准确性，从而更好地满足半导体器件工程的需求。

不同发电设备组合对比及TCAD中MOSFET扩散轮廓优化

3. 发电设备组合的深入分析与结论

在前面比较了不同发电设备组合后，我们可以进一步分析各组合的特点和适用场景。

3.1 各组合的综合优势分析

• SOFC组合 ：从生态角度看，SOFC - PV - 电池组合具有显著优势，其NOₓ和CO₂排放相对极低，且由于没有移动部件，运行时非常安静。如果SOFC技术能够快速进步，其成本有望降低，届时在经济方面也将具有竞争力，成为未来辅助系统的最佳选择。
• MGT组合 ：MGT - PV - 电池组合在生态方面表现较好，仅次于SOFC组合，但成本相对较高。它在需要较好的环保性能，且对成本不是极度敏感的场景中较为适用。
• GG和DG组合 ：DG和GG在经济上较为便宜，但在生态方面表现不佳。DG的NOₓ排放极高，GG的CO₂排放较多。不过在伊朗，由于柴油价格相对较低，DG的经济优势更为明显。

3.2 选择建议

在实际选择时，需要在环境和成本之间进行权衡。如果更注重环保和长远发展，SOFC组合是首选；如果对成本较为敏感，且对排放要求不是特别高，DG或GG组合可能更合适；而MGT组合则可以作为一个折中的选择。

以下是各组合优势的简单总结表格：
| 组合类型 | 经济优势 | 生态优势 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| SOFC - PV - 电池 | 技术进步后成本有望降低 | NOₓ和CO₂排放极低，运行安静 | 注重环保和长远发展的场景 |
| MGT - PV - 电池 | 成本相对较高 | 生态表现较好 | 对环保有一定要求，成本敏感度适中的场景 |
| GG - PV - 电池 | 成本较低 | CO₂排放较多 | 成本敏感，对排放要求不高的场景 |
| DG - PV - 电池 | 伊朗柴油价低时经济优势明显 | NOₓ排放极高 | 成本敏感，对排放要求不高的场景 |

4. TCAD中MOSFET扩散轮廓优化的后续探讨

在前面介绍了TCAD中MOSFET扩散轮廓优化的方法和实验过程，下面进一步探讨优化的效果和可能的改进方向。

4.1 优化效果验证

通过实验，比较了测量数据和TCAD模拟数据中关键电气参数（如Vth和饱和电流Idsat）。在首次尝试不进行扩散轮廓细化时，模拟数据与实际测量数据存在一定偏差。而在后续考虑了扩散系数、间隙注入和剂量损失等细化参数后，模拟数据与测量数据的一致性得到了提高。

以下是一个简单的对比表格，展示了部分参数在优化前后的模拟与测量数据差异：
| 参数 | 未优化时模拟与测量差异 | 优化后模拟与测量差异 |
| ---- | ---- | ---- |
| Vth | 较大偏差 | 偏差减小 |
| Idsat | 有一定偏差 | 更接近测量值 |

4.2 改进方向

为了进一步提高校准TCAD工具的准确性，可以从以下几个方面进行改进：
- 更精确的参数校准 ：继续优化扩散系数、间隙注入和剂量损失等参数的校准方法，结合更多的实验数据进行调整。
- 考虑更多因素 ：除了上述三个细化参数，还可以考虑其他可能影响MOSFET性能的因素，如杂质相互作用、热效应等。
- 优化网格轮廓 ：进一步优化工艺和器件模拟中的网格轮廓模式，提高模拟的精度。

整个优化过程可以用以下mermaid流程图表示：

graph TD;
    A[初始TCAD模拟] --> B[测量关键参数];
    B --> C{模拟与测量差异大?};
    C -- 是 --> D[调整细化参数];
    D --> A;
    C -- 否 --> E[完成优化];

综上所述，不同发电设备组合各有优劣，需要根据实际需求进行选择；而在TCAD中MOSFET扩散轮廓优化方面，通过合理调整细化参数可以提高模拟的准确性，并且还有进一步改进的空间。在未来的电力供应和半导体器件工程领域，这些研究成果将具有重要的应用价值。