電學(xué)仿真
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-05
電學(xué)仿真的實(shí)例教程
太陽(yáng)能電池仿真研究可為光伏產(chǎn)品的研發(fā)節(jié)約成本，縮短研發(fā)周期，并預(yù)測(cè)產(chǎn)品光電轉(zhuǎn)換效率與光電輸出特性。目前各大高校與科研機(jī)構(gòu)在太陽(yáng)能電池仿真領(lǐng)域主要運(yùn)用的商業(yè)軟件有COMSOL多物理場(chǎng)耦合軟件、AFORS-HET、Rsoft以及Silvaco等。本案以Lumerical 軟件為例，介紹利用FDTD與DEVICE模塊實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)光波段典型硅光太陽(yáng)能電池的光電特性仿真。
1、 構(gòu)建光學(xué)吸收模型
建立合適的邊界條件和光源設(shè)置，搭建典型的硅平板太陽(yáng)能電池結(jié)構(gòu)在正向太陽(yáng)光的照射下光吸收模型。
二、計(jì)算載流子產(chǎn)生率G
FDTD模塊可以利用上述物理學(xué)公式，腳本編程計(jì)算出電池內(nèi)部空間分布的載流子產(chǎn)生率。
載流子產(chǎn)生率在平板電池中表現(xiàn)為上層值較大，底部值較小，說(shuō)明入射光大部分被電池上層吸收，能夠穿透電池到達(dá)電池底部被半導(dǎo)體耦合吸收的入射光是極少數(shù)。
三、搭建電學(xué)仿真模型
DEVICE模塊為后續(xù)電學(xué)仿真提供了高效快捷的電學(xué)特性計(jì)算途徑。在電學(xué)仿真模塊中需要考慮電池窗口層材料，金屬電極材料，歐姆接觸，摻雜與復(fù)合等因素。
通過(guò)優(yōu)化電池電學(xué)參數(shù)可以有效提高電池的光電轉(zhuǎn)換效率。但是考慮到電池實(shí)際處于的物理環(huán)境，電學(xué)仿真比純光學(xué)仿真計(jì)算結(jié)果更加接近實(shí)際的電池工作效率。
4、 導(dǎo)入載流子產(chǎn)生率至電學(xué)模塊
載流子產(chǎn)生率是連接電池光學(xué)模塊和電學(xué)模塊的橋梁。將波長(zhǎng)積分計(jì)算得到的載流子產(chǎn)生率導(dǎo)入DEVICE模塊可以繼續(xù)仿真計(jì)算電池電學(xué)特性。
DEVICE模塊為用戶(hù)提供了友好方便的載流子產(chǎn)生率導(dǎo)入界面，用戶(hù)可以使用FDTD模塊計(jì)算得出的G數(shù)據(jù)集載入控件窗口，并可以針對(duì)偏振光或非偏振光設(shè)置修正系數(shù)。
展開(kāi) 其中MOS型結(jié)構(gòu)中加電壓前后載流子濃度變化引起的折射率變化如下公式:
在本文的例子中，我們先通過(guò)Lumerical Charge軟件仿真結(jié)構(gòu)的電學(xué)特性，外加電壓為正負(fù)5V，仿真ITO薄膜的載流子濃度隨外加電壓0V、5V、-5V載流子濃度的變化，由于載流子濃度的變化會(huì)導(dǎo)致薄膜等離子頻率的變化，因此會(huì)導(dǎo)致光譜的變化，所以把電學(xué)數(shù)據(jù)通過(guò)Lumerical FDTD軟件求解器件的光學(xué)性質(zhì)變化，證明電光開(kāi)關(guān)的可行性。
通過(guò)在ITO薄膜上加載流子濃度的監(jiān)視器，可以得到ITO薄膜中的載流子濃度隨偏置電壓的變化，外加-5V電壓時(shí)，左側(cè)（ITO和TiO2交界處）形成載流子耗盡層，外加5V電壓時(shí)，形成載流子累積層。
圖2 ITO薄膜在外加電壓下的載流子濃度分布
對(duì)具有不同載流子濃度分布ITO薄膜的器件進(jìn)行反射率光譜仿真，外加偏振光斜入射，得到如圖3所示的光譜，可以證明MOS結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)電偏置的吸收調(diào)諧器。
圖3 MOS結(jié)構(gòu)在外加電壓下的光譜分布
為了更好地理解MOS器件吸收的性質(zhì)，我們模擬了TiO2和ITO薄膜的電場(chǎng)分布，如圖4所示，電場(chǎng)大部分局域在ITO和TiO2界面并且靠近ITO薄膜，說(shuō)明ITO薄膜吸收了大部分的光強(qiáng)，導(dǎo)致在2.23um左右出現(xiàn)一個(gè)反射谷。
展開(kāi) 在本次仿真中，F(xiàn)DTD模塊將分析光電探測(cè)器的光學(xué)響應(yīng)，CHARGE模塊將分析器件的電學(xué)特性。
背景
光電探測(cè)器的主要作用是將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，以解碼出加載到光信道上編碼的信息。因此我們可以使用Lumerical的光學(xué)和電學(xué)求解器對(duì)此類(lèi)器件進(jìn)行精確模擬和優(yōu)化。首先采用時(shí)域有限差分（FDTD）方法模擬了光電探測(cè)器的光學(xué)特性，計(jì)算光學(xué)吸收功率可以得出電子-空穴對(duì)的局部產(chǎn)生率。然后，將光學(xué)仿真求得的電子空穴對(duì)產(chǎn)生速率導(dǎo)入電學(xué)仿真（CHARGE）中用于求解的連續(xù)性方程。
對(duì)于高速光電二極管，通過(guò)將吸收層與收集層解耦，可以使用單行載流子（UTC）設(shè)計(jì)來(lái)優(yōu)化渡越時(shí)間響應(yīng)[1]。在傳統(tǒng)的PIN結(jié)構(gòu)中，載流子是在本征區(qū)中光生的，在本征區(qū)中，強(qiáng)場(chǎng)將載流子分離以產(chǎn)生光電流。載流子的速度通常是有限的，并且在大多數(shù)常見(jiàn)的材料（如鍺）中空穴比電子慢，這會(huì)導(dǎo)致延遲和不對(duì)稱(chēng)響應(yīng)。通過(guò)結(jié)合窄帶隙和寬帶隙半導(dǎo)體，可以隔離單個(gè)載流子類(lèi)型（通常是電子），使得器件的光響應(yīng)僅取決于這些載流子的傳輸。然而，與PIN光電二極管相比，UTC的能帶結(jié)構(gòu)要求通常需要III-V材料來(lái)實(shí)現(xiàn)，這使得在與硅基光子系統(tǒng)集成時(shí)面臨額外的挑戰(zhàn)。
本例中光電探測(cè)器是基于集成在硅基光子系統(tǒng)上的InP/InGaAs混合波導(dǎo)光電二極管所設(shè)計(jì)的[2]。其包括100nm厚的InP鍵合/匹配層、250nm厚的GaAs吸收體和700nm厚的In P本征收集層。材料堆疊和相關(guān)的帶結(jié)構(gòu)如下圖所示。測(cè)量了長(zhǎng)度為25um、50um和150um的光電探測(cè)器[2]。
光學(xué)設(shè)計(jì)
使用FDTD求解器，計(jì)算出不同結(jié)構(gòu)參數(shù)下光電探測(cè)器中的光場(chǎng)變化（主要以電場(chǎng)E的形式表示）。
展開(kāi) 在本次仿真中，F(xiàn)DTD模塊將分析光電探測(cè)器的光學(xué)響應(yīng)，CHARGE模塊將分析器件的電學(xué)特性。
背景
光電探測(cè)器的主要作用是將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，以解碼出加載到光信道上編碼的信息。因此我們可以使用Lumerical的光學(xué)和電學(xué)求解器對(duì)此類(lèi)器件進(jìn)行精確模擬和優(yōu)化。首先采用時(shí)域有限差分（FDTD）方法模擬了光電探測(cè)器的光學(xué)特性，計(jì)算光學(xué)吸收功率可以得出電子-空穴對(duì)的局部產(chǎn)生率。然后，將光學(xué)仿真求得的電子空穴對(duì)產(chǎn)生速率導(dǎo)入電學(xué)仿真（CHARGE）中用于求解的連續(xù)性方程。
對(duì)于高速光電二極管，通過(guò)將吸收層與收集層解耦，可以使用單行載流子（UTC）設(shè)計(jì)來(lái)優(yōu)化渡越時(shí)間響應(yīng)[1]。在傳統(tǒng)的PIN結(jié)構(gòu)中，載流子是在本征區(qū)中光生的，在本征區(qū)中，強(qiáng)場(chǎng)將載流子分離以產(chǎn)生光電流。載流子的速度通常是有限的，并且在大多數(shù)常見(jiàn)的材料（如鍺）中空穴比電子慢，這會(huì)導(dǎo)致延遲和不對(duì)稱(chēng)響應(yīng)。通過(guò)結(jié)合窄帶隙和寬帶隙半導(dǎo)體，可以隔離單個(gè)載流子類(lèi)型（通常是電子），使得器件的光響應(yīng)僅取決于這些載流子的傳輸。然而，與PIN光電二極管相比，UTC的能帶結(jié)構(gòu)要求通常需要III-V材料來(lái)實(shí)現(xiàn)，這使得在與硅基光子系統(tǒng)集成時(shí)面臨額外的挑戰(zhàn)。
本例中光電探測(cè)器是基于集成在硅基光子系統(tǒng)上的InP/InGaAs混合波導(dǎo)光電二極管所設(shè)計(jì)的[2]。其包括100nm厚的InP鍵合/匹配層、250nm厚的GaAs吸收體和700nm厚的In P本征收集層。
展開(kāi) 關(guān)鍵詞：MATLAB，電學(xué)層析成像，人工智能，圖像重建，深度學(xué)習(xí)
一、引言
基于人工智能的電學(xué)層析成像系統(tǒng)是一種創(chuàng)新的檢測(cè)技術(shù)，結(jié)合了電學(xué)層析成像技術(shù)與人工智能算法的優(yōu)勢(shì)。電學(xué)層析成像技術(shù)，簡(jiǎn)記為ET，是層析成像技術(shù)的一種。它基于電學(xué)傳感器提取被測(cè)區(qū)域物質(zhì)的空間分布的部分信息，以電學(xué)信號(hào)作為載體進(jìn)行處理與傳輸，并采用適當(dāng)?shù)男畔⒅貥?gòu)算法，重構(gòu)被測(cè)區(qū)域物質(zhì)的空間分布的全部信息。電學(xué)層析成像技術(shù)存在三種基本形式，即電容層析成像（Electrical Capacitance Tomography，ECT）、電阻層析成像（Electrical Impedance Tomography，EIT）和電磁層析成像（Electromagnetic Tomography，EMT）。在基于人工智能的電學(xué)層析成像系統(tǒng)中，人工智能算法的應(yīng)用顯著提升了圖像重建的精度和速度。通過(guò)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)能夠從復(fù)雜的電學(xué)信號(hào)中準(zhǔn)確提取出被測(cè)物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息。這些算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)并優(yōu)化圖像重建過(guò)程中的參數(shù)設(shè)置，從而減少對(duì)人工干預(yù)的依賴(lài)，提高系統(tǒng)的自動(dòng)化程度和檢測(cè)效率。此外，人工智能算法還能夠?qū)崿F(xiàn)電學(xué)層析成像系統(tǒng)的智能診斷和優(yōu)化。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正潛在的誤差和問(wèn)題，確保檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，系統(tǒng)還可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和需求，自動(dòng)調(diào)整檢測(cè)參數(shù)和算法策略，以適應(yīng)不同的被測(cè)物體和檢測(cè)環(huán)境。綜上所述，基于人工智能的電學(xué)層析成像系統(tǒng)在工業(yè)檢測(cè)、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景和重要的研究?jī)r(jià)值。
二、COMSOL&MATLAB聯(lián)合仿真
COMSOL與MATLAB聯(lián)合仿真是一種強(qiáng)大的多物理場(chǎng)仿真方法，它將COMSOL的多物理場(chǎng)建模能力和MATLAB的編程及數(shù)據(jù)分析功能相結(jié)合，為用戶(hù)提供了一種高效、靈活的仿真解決方案。
展開(kāi) 
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電學(xué)仿真的最新內(nèi)容
在此基礎(chǔ)上，課程將演示光學(xué)與電學(xué)仿真協(xié)同。通過(guò)將電學(xué)仿真得到的載流子分布結(jié)果導(dǎo)入光學(xué)求解器，計(jì)算波導(dǎo)模式在有源狀態(tài)下的有效折射率變化（Δn）與損耗變化（Δα）。隨后，重點(diǎn)講解關(guān)鍵參數(shù)提取方法。
圖2：微環(huán)調(diào)制器結(jié)構(gòu)示意圖
圖3：在Lumerical CHARGE中進(jìn)行電學(xué)仿真
如圖2、3為一個(gè)一個(gè)基于p-i-n結(jié)的硅基微環(huán)電光調(diào)制器，微環(huán)部分由p-i-n脊形波導(dǎo)構(gòu)成，中間部分由本征硅作為波導(dǎo)，兩邊分別為p型和n型重?fù)诫s區(qū)域，通過(guò)載流子注入機(jī)制實(shí)現(xiàn)電壓對(duì)載流子濃度的調(diào)制。
關(guān)鍵詞：MATLAB，電學(xué)層析成像，人工智能，圖像重建，深度學(xué)習(xí)
一、引言
基于人工智能的電學(xué)層析成像系統(tǒng)是一種創(chuàng)新的檢測(cè)技術(shù)，結(jié)合了電學(xué)層析成像技術(shù)與人工智能算法的優(yōu)勢(shì)。電學(xué)層析成像技術(shù)，簡(jiǎn)記為ET，是層析成像技術(shù)的一種。它基于電學(xué)傳感器提取被測(cè)區(qū)域物質(zhì)的空間分布的部分信息，以電學(xué)信號(hào)作為載體進(jìn)行處理與傳輸，并采用適當(dāng)?shù)男畔⒅貥?gòu)算法，重構(gòu)被測(cè)區(qū)域物質(zhì)的空間分布的全部信息。電學(xué)層析成像技術(shù)存在三種基本形式
在電學(xué)仿真中我們將得到以下結(jié)果：
靜電結(jié)果：靜電場(chǎng)數(shù)據(jù)集提供了許多數(shù)值，包括CHARGE模擬的重要結(jié)果，即電場(chǎng)（E場(chǎng)）在電容板之間的數(shù)值。
電光折射率擾動(dòng)：使用電場(chǎng)（E場(chǎng)）數(shù)值，經(jīng)計(jì)算可以得到施加電場(chǎng)后的的空間矢量折射率和所加電場(chǎng)導(dǎo)致的折射率差值，其中折射率的變化dn如下圖所示。
其中MOS型結(jié)構(gòu)中加電壓前后載流子濃度變化引起的折射率變化如下公式:
在本文的例子中，我們先通過(guò)Lumerical Charge軟件仿真結(jié)構(gòu)的電學(xué)特性，外加電壓為正負(fù)5V，仿真ITO薄膜的載流子濃度隨外加電壓0V、5V、-5V載流子濃度的變化，由于載流子濃度的變化會(huì)導(dǎo)致薄膜等離子頻率的變化，因此會(huì)導(dǎo)致光譜的變化，所以把電學(xué)數(shù)據(jù)通過(guò)
極小曲面的形體可通過(guò)IsoSurface算法進(jìn)行模擬，其V值可直接由極小曲面方程式提供，Gyroid Surface的公式為：cos(x)*sin(y)+cos(y)*sin(z)+sin(x)*cos(z)，基于此公式構(gòu)建生成了極小曲面組成的結(jié)構(gòu)模型，如圖1所示：
圖1 幾何模型
基于構(gòu)建的模型，進(jìn)行了電學(xué)仿真，模擬得到其電學(xué)特性，仿真結(jié)果如圖所示
天馬通過(guò)搭建系統(tǒng)的光學(xué)和電學(xué)仿真平臺(tái)，構(gòu)建最優(yōu)的OLED器件疊構(gòu)，提高材料的發(fā)光效率以及能量轉(zhuǎn)化效率。相比上一代材料體系T7+，天馬全新的U8材料體系，EL發(fā)光效率提升11%，電壓降低9%，大幅降低OLED屏幕的能耗。此外，天馬的U8 EL器件性能在功耗和藍(lán)光含量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)達(dá)到了行業(yè)領(lǐng)先水準(zhǔn)，功耗相對(duì)行業(yè)水準(zhǔn)降低8%，低藍(lán)光相對(duì)行業(yè)水準(zhǔn)降低14%。
為了模擬光電探測(cè)器的穩(wěn)態(tài)特性，我們將FDTD中計(jì)算出的長(zhǎng)度為50μm的光電探測(cè)器的光學(xué)生成率導(dǎo)入到CHARGE電學(xué)仿真當(dāng)中，將偏置從-5V掃到1.5V，進(jìn)行暗電流模擬和響應(yīng)模擬。從光電流響應(yīng)來(lái)看，響應(yīng)度為1.07A/W，表明復(fù)合損耗可忽略不計(jì)。通過(guò)減少I(mǎi)nGaAs吸收層中的載流子壽命，5V反向偏壓下的暗電流被設(shè)置為~1nA。
然后，將光學(xué)仿真求得的電子空穴對(duì)產(chǎn)生速率導(dǎo)入電學(xué)仿真（CHARGE）中用于求解的連續(xù)性方程。
對(duì)于高速光電二極管，通過(guò)將吸收層與收集層解耦，可以使用單行載流子（UTC）設(shè)計(jì)來(lái)優(yōu)化渡越時(shí)間響應(yīng)[1]。在傳統(tǒng)的PIN結(jié)構(gòu)中，載流子是在本征區(qū)中光生的，在本征區(qū)中，強(qiáng)場(chǎng)將載流子分離以產(chǎn)生光電流。
說(shuō)明
在本例中，通過(guò)使用FDTD求解器和CHARGE求解器對(duì)CMOS圖像傳感器的光學(xué)和電學(xué)特性進(jìn)行仿真，從而分析其角度響應(yīng)。仿真的結(jié)果主要包括：光的空間分布與傳輸，光效率及量子效率與光入射角度的關(guān)系，同時(shí)還分析了微透鏡位移產(chǎn)生的影響。
