CN107290637B - 单pn结型器件激光损伤效应分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于等效电路参数提取的单PN结型器件激光损伤效应分析方法，以解决现有分析方法测试成本过高及可能会对器件造成永久性破坏的问题。首先建立待研究单PN结型器件的等效电路模型，然后通过粒子群算法准确获取该等效电路模型中的模型参数(I_SD、R_s和R_sh)，分析激光损伤前后相应模型参数的变化，通过这些模型参数与单PN结型器件材料内部物理量的联系，对单PN结型器件内部损伤进行分析。本发明方法简单、原理可靠，测试成本低，且能够在不破坏单PN结型器件的前提下准确获取单PN结型器件激光辐照前后的等效电路模型中的模型参数，通过对辐照前后的模型参数进行比较，就能得到单PN结型器件损伤前后的内部掺杂浓度、载流子寿命以及缺陷变化情况。

Description

单PN结型器件激光损伤效应分析方法

技术领域

本发明涉及一种单PN结型器件激光损伤效应分析方法。

背景技术

目前对于单PN结型器件激光损伤情况进行分析评价的方法主要有两种：

第一种：利用I-V特性计算得到开路电压、短路电流、最大输出功率以及填充因子，对器件性能损伤情况进行分析评价；

第二种：利用二次粒子质谱(SIMS)、深能级瞬态谱(DLTS)、少子寿命测试等技术对半导体材料内部进行微观检测分析，这些技术能够更为直观的获取器件内部参数变化，从而进行有效的激光辐照损伤分析。

以上方法均存在一定的不足：第一种方法无法获取单PN结型器件内部的参数变化情况；第二种方法虽然能够获取单PN结型器件内部的参数变化，但测试成本过高，且可能对器件造成永久性破坏。

发明内容

本发明目的是提供一种基于等效电路参数提取的单PN结型器件激光损伤效应分析方法，可用于对激光辐照前后器件内部参数进行分析，以解决现有分析方法测试成本过高及可能会对器件造成永久性破坏的问题。

本发明的基本构思是：首先建立待研究单PN结型器件的等效电路模型，然后通过粒子群算法准确获取该等效电路模型中的模型参数(I_SD、R_s和R_sh)，分析激光损伤前后相应模型参数的变化，通过这些模型参数与单PN结型器件材料内部物理量的联系，对单PN结型器件内部损伤进行分析。

本发明的技术解决方案是：

单PN结型器件激光损伤效应分析方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：

1)在保持从外部不引入光信号至单PN结型器件且测试条件相同的情况下，分别对激光辐照前后的单PN结型器件进行测试，获取相应的I-V特性曲线，分别记作I₁-V₁和I₂-V₂；

2)建立所述单PN结型器件的等效电路模型；

3)根据所述等效电路模型中存在的电压电流关系建立粒子群算法适应度参数方程；

所述电压电流关系为：

式中，

I_ph为光生电流；

I_D1为PN结二极管的电流；

I_sh为并联电流；

I_SD为PN结二极管的反向饱和电流；

q为电子电荷常数；

V为终端电压；

I为终端电流；

R_s为PN结二极管的等效串联电阻；

n为PN结二极管的品质因数；

k为玻尔兹曼常数；

T为环境温度；

R_sh为PN结二极管的等效并联电阻；

所建立的粒子群算法适应度参数方程为：

其中，

F为适应度函数；

N为实际数据采样数；

I_k为第k次采样的单PN结型器件的电流值；

V_k为第k次采样的单PN结型器件的电压值；

为解向量；

4)利用步骤1)中获取的I₁-V₁和I₂-V₂，分别求解激光辐照前后单PN结型器件的粒子群算法适应度参数方程，得到解向量φ₁和φ₂：

φ₁＝[I_SD1,R_s1,n₁,R_sh1]，

φ₂＝[I_SD2,R_s2,n₂,R_sh2]；

5)将步骤4)得到的解向量φ₁和φ₂中的相应参数进行比较，得到激光辐照前后单PN结型器件内部掺杂浓度变化情况、内部载流子寿命变化情况以及缺陷变化情况：

若I_SD2大于I_SD1，则激光辐照后单PN结型器件内部掺杂浓度变小；

若R_s2大于R_s1，则激光辐照后单PN结型器件内部载流子寿命和内部掺杂浓度均变小；

若R_sh2小于R_sh1，则激光辐照后单PN结型器件缺陷增多；

若I_SD2等于I_SD1、R_s2等于R_s1、R_sh2等于R_sh1，则激光辐照后单PN结型器件没有损伤。

进一步地，上述步骤4)中求解解向量φ₁和φ₂的过程中，粒子群算法适应度参数方程中的控制参量保持不变。

进一步地，上述控制参量包括权重因子和学习因子。

进一步地，上述步骤5)中缺陷变化情况包括缺陷浓度和表面缺陷变化情况。

进一步地，上述单PN结型器件包括PN结二极管、单结太阳能电池、红外单元器件、氮化镓型单元器件、雪崩二极管和发光二极管。

本发明的有益效果：

本发明方法简单、原理可靠，测试成本低，且能够在不破坏单PN结型器件的前提下准确获取单PN结型器件激光辐照前后的等效电路模型中的模型参数，通过对相应模型参数辐照前后的数值进行比较，就能得到单PN结型器件损伤前后的内部掺杂浓度、载流子寿命以及缺陷变化情况。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为单PN结型器件的等效电路示意图；

图3为激光辐照前后PN结二极管的I-V特性曲线；

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。

参见图1，本发明所提供的基于等效电路参数提取的单PN结型器件激光损伤效应分析方法具体包括以下步骤：

步骤1：在保持从外部不引入光信号至单PN结型器件(即无光照条件)且测试条件相同的情况下，利用半导体测试分析仪分别对激光辐照前后的单PN结型器件进行测试，获取相应的I-V特性曲线，分别记作I₁-V₁和I₂-V₂；

步骤2：建立所述单PN结型器件的等效电路模型，如图2所示，该等效电路模型由PN结二极管、光生电流I_ph以及所述PN结二极管的等效串联电阻R_s和等效并联电阻R_sh构成；

步骤3：根据步骤2建立的等效电路模型中存在的电压电流关系建立粒子群算法适应度参数方程；

所述电压电流关系为：

式中，I_ph为光生电流；I_D1为PN结二极管的电流；I_sh为并联电流；I_SD为PN结二极管D的反向饱和电流；q为电子电荷常数；V为终端电压；I为终端电流；R_s为PN结二极管的等效串联电阻；n为PN结二极管的品质因数；k为玻尔兹曼常数；T为环境温度；R_sh为PN结二极管的等效并联电阻；

所建立的粒子群算法适应度参数方程为：

其中，

F为适应度函数；N为实际数据采样数；I_k为第k次采样的电流值；V_k为第k次采样的电压值；为解向量；

粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是一种优化算法，通过适应度函数评价解因子而获取最优解，利用该算法，能够准确得到器件内部串并联电阻等参量。

步骤4：利用步骤1中获取的I₁-V₁和I₂-V₂，分别求解激光辐照前后单PN结型器件的粒子群算法适应度参数方程，得到无光照条件下的解向量φ₁和φ₂：φ₁＝[I_SD1,R_s1,n₁,R_sh1]，φ₂＝[I_SD2,R_s2,n₂,R_sh2]；

步骤5：将步骤4得到的解向量φ₁和φ₂中的相应参数进行比较，获取单PN结型器件辐照前后等效电路模型中的模型参数变化，得到激光辐照前后单PN结型器件内部掺杂浓度变化情况、内部载流子寿命变化情况以及缺陷变化情况：

若I_SD2大于I_SD1，则激光辐照后单PN结型器件内部掺杂浓度变小；

若R_s2大于R_s1，则激光辐照后单PN结型器件内部载流子寿命和内部掺杂浓度均变小；

若R_sh2小于R_sh1，则激光辐照后单PN结型器件缺陷增多；

若I_SD2等于I_SD1、R_s2等于R_s1、R_sh2等于R_sh1，则激光辐照后单PN结型器件没有损伤。

本实施例中，采用本发明的方法对单PN结型器件样品S1-S3进行了激光损伤效应分析，分析结果参见表1。

表1

本发明的理论依据：

1、理想的PN结二极管反向饱和电流I_SD电流密度公式为：

I_SD＝J_s*A,

式中，A为面积，L_n与L_p分别为PN结二极管的电子扩散长度和空穴扩散长度，D_n与D_p分别为电子扩散系数和空穴扩散系数，n_p0为P型材料中的电子浓度，p_n0为N型材料中的空穴浓度，和分别为PN结二极管电子有效质量和空穴有效质量；k玻尔兹曼常数；

半导体中掺杂浓度与本征载流子浓度关系：

n_p0×N_a＝n_i ²

p_n0×N_d＝n_i ²

式中，N_a与N_d分别为受主和施主浓度；n_i为硅材料中的本征载流子浓度；上式表明，p_n0以及n_p0分别与半导体器件的掺杂浓度的变化成反比。

由上述几个公式可知，通过对PN结二极管的反向饱和电流I_SD的分析，能够对单PN结型器件内部掺杂浓度变化情况进行判断。

2、结合半导体理论，等效电路模型中PN结二极管的等效串联电阻R_s可以近似表示为：

式中，μ_n和μ_p分别为PN结二极管的电子迁移率和空穴迁移率，而n和p分别为PN结二极管的电子浓度和空穴浓度；l_n和l_p分别为PN结二极管中N型和P型区等效电阻长度，分别正比于N型层厚度和P型层厚度；s为PN结二极管横截面积；上式表明，等效串联电阻R_s的变化，反映出单PN结型器件内部掺杂浓度以及平衡载流子寿命的变化。因此，通过对等效串联电阻R_s的分析，就能得到单PN结型器件掺杂浓度和内部载流子寿命变化情况。

3、等效电路模型中PN结二极管的等效并联电阻R_sh是为了解释PN结二极管漏电流引入的参量，其大小反映出器件漏电流的大小，而漏电流主要与PN结二极管缺陷相关；漏电流分为表面漏电流和体内漏电流：

表面漏电流主要包括表面产生-复合电流、表面隧道电流和表面沟道电流；在一般的分析当中，主要考虑器件的表面产生-复合电流，它主要产生于表面态和表面空间电荷区，与表面复合速率s、表面态N_T密度正相关；

体内漏电流主要与PN结二极管内部晶体缺陷相关；

以上分析表明，等效并联电阻R_sh的变化，反映出PN结二极管缺陷浓度的变化以及表面缺陷的变化，通过对等效并联电阻R_sh的分析，就能够得到单PN结型器件缺陷变化情况(包括缺陷浓度和表面缺陷变化情况)。

Claims (5)

1.单PN结型器件激光损伤效应分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在保持从外部不引入光信号至单PN结型器件且测试条件相同的情况下，分别对激光辐照前后的单PN结型器件进行测试，获取相应的I-V特性曲线，分别记作I₁-V₁和I₂-V₂；

2)建立所述单PN结型器件的等效电路模型；

3)根据所述等效电路模型中存在的电压电流关系建立粒子群算法适应度参数方程；

所述电压电流关系为：

式中，

I_ph为光生电流；

I_D1为PN结二极管的电流；

I_sh为并联电流；

I_SD为PN结二极管的反向饱和电流；

q为电子电荷常数；

V为终端电压；

I为终端电流；

R_s为PN结二极管的等效串联电阻；

n为PN结二极管的品质因数；

k为玻尔兹曼常数；

T为环境温度；

R_sh为PN结二极管的等效并联电阻；

所建立的粒子群算法适应度参数方程为：

其中，

F为适应度函数；

N为实际数据采样数；

I_k为第k次采样的单PN结型器件的电流值；

V_k为第k次采样的单PN结型器件的电压值；

为解向量；

4)利用步骤1)中获取的I₁-V₁和I₂-V₂，分别求解激光辐照前后单PN结型器件的粒子群算法适应度参数方程，得到辐射前后的解向量φ₁和φ₂：

φ₁＝[I_SD1,R_s1,n₁,R_sh1]，

φ₂＝[I_SD2,R_s2,n₂,R_sh2]；

5)将步骤4)得到的解向量φ₁和φ₂中的相应参数进行比较，得到激光辐照前后单PN结型器件内部掺杂浓度变化情况、内部载流子寿命变化情况以及缺陷变化情况：

若I_SD2大于I_SD1，则激光辐照后单PN结型器件内部掺杂浓度变小；

若R_s2大于R_s1，则激光辐照后单PN结型器件内部载流子寿命和内部掺杂浓度均变小；

若R_sh2小于R_sh1，则激光辐照后单PN结型器件缺陷增多；

若I_SD2等于I_SD1、R_s2等于R_s1、R_sh2等于R_sh1，则激光辐照后单PN结型器件没有损伤。

2.根据权利要求1所述的单PN结型器件激光损伤效应分析方法，其特征在于，所述步骤4)中求解解向量φ₁和φ₂的过程中，粒子群算法适应度参数方程中的控制参量保持不变。

3.根据权利要求2所述的单PN结型器件激光损伤效应分析方法，其特征在于，所述控制参量包括权重因子和学习因子。

4.根据权利要求1所述的单PN结型器件激光损伤效应分析方法，其特征在于，步骤5)中缺陷变化情况包括缺陷浓度和表面缺陷变化情况。

5.根据权利要求1至4任一所述的单PN结型器件激光损伤效应分析方法，其特征在于，所述单PN结型器件包括PN结二极管、单结太阳能电池、红外单元器件、氮化镓型单元器件、雪崩二极管和发光二极管。