Surface passivation in n-type silicon and its application in silicon drift detector

Based on the surface passivation of n-type silicon in a silicon drift detector(SDD), we propose a new passivation structure of SiO2/Al2O3/SiO2 passivation stacks. Since the SiO2 formed by the nitric-acid-oxidation-of-silicon(NAOS)method has good compactness and simple process, the first layer film is formed by the NAOS method. The Al2O3 film is also introduced into the passivation stacks owing to exceptional advantages such as good interface characteristic and simple process. In addition, for requirements of thickness and deposition temperature, the third layer of the SiO2 film is deposited by plasma enhanced chemical vapor deposition(PECVD). The deposition of the SiO2 film by PECVD is a low-temperature process and has a high deposition rate, which causes little damage to the device and makes the SiO2 film very suitable for serving as the third passivation layer. The passivation approach of stacks can saturate dangling bonds at the interface between stacks and the silicon substrate, and provide positive charge to optimize the field passivation of the n-type substrate.The passivation method ultimately achieves a good combination of chemical and field passivations. Experimental results show that with the passivation structure of SiO2/Al2O3/SiO2, the final minority carrier lifetime reaches 5223 μs at injection of 5×10¹⁵ cm^-3. When it is applied to the passivation of SDD, the leakage current is reduced to the order of nA.     

基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究

以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。     

扩宽OMA-Ⅵ同时谱宽的新方法

OMA－Ⅵ存在同时谱宽窄的缺点，本文用一种新方法大幅度地扩宽了它的同时谱宽，且不降低其系统分辨率，应用效果甚佳。     

高维量子可积系统的精确解

量子多体问题或量子场论中有一类模型是可以精确求解的,这类模型称作量子可积模型.量子可积模型的主要特征是:系统的守恒量数目与系统自由度的数目相同(对于具有无限自由度的系统,守恒量的数目亦为无限),从而使系统的本征态、本征能谱及热力学量都可精确求得.自从1931年Bethe～[1]首次求得一维Heisenberg链的精确解后,许多一维量子多体物理模型或(1+1)维(一维空间加一维时间)量子场论模型都获得了精确解.这些精确解曾对于人们理解许多物理现象(如稀磁合金中的Kondo效应)起到了极为重要的作用.如何将这方面的理论推广到高维空间,即寻找并精…     

金属与金刚石薄膜接触的电学特性研究

用热丝辅助化学汽相沉积技术在Si衬底上合成了含少量受主型杂质的近于本征的金刚石薄膜，并研究了三种金属（Cu，Ag和Al）与它接触的电学特性，以及退火对接触特性的影响．结果表明Cu，Ag与金刚石薄膜接触的电学特性比较类似，而Al则明显不同；而且退火对它们的接触特性影响很大 关键词：     

非晶调制多层膜Nb/Si中的互扩散研究

利用原位Ｘ射线衍射技术得到非晶调制多层膜Ｎｂ／Ｓｉ中的互扩散系数与退火温度的关系，调制周期Ｌ＝３.２ｎｍ的非晶调制多层膜是用粒子溅射方法制备的．温度范围为４２３—５２３Ｋ的有效互扩散系数通过原位测量多层膜的一级调制峰强度与退火温度之间的关系而得到．利用缺陷陷阱延迟扩散机制解释了所得到的扩散系数与退火温度的关系．建立了可以解释较小前置系数的模型 关键词：     

6066Al/SiCp复合材料内耗性能研究

用粉末冶金方法制备了6066Al合金和不同SiCp含量的6066Al/SiCp复合材料,用多功能内耗仪在200～600 K温度区间内测试了所研究材料在升温过程中的内耗变化趋势,探讨了6066 Al /SiCp复合材料在不同温度区间的内耗机制.结果表明6066Al/SiCp的内耗值比6066Al合金内耗值高,特别是在高温阶段比6066Al合金内耗值高得多;6066Al/SiCp和6066Al合金在300～470 K时的内耗主要是位错与第二相颗粒交互作用引起的位错内耗,在高温下内耗主要由Al/Al、Al/SiC的界面微滑移引起.     

应力对M-Z型InP/InGaAsP-EAM偏振

采用Agilent 81910A光子全参量测试仪,首次实验研究了InP/In1－xGaxAs1－yPy-MQW（Multiple-Quantum-Well,MQW）材料与衬底间因应力而产生的M-Z型光调制器的PDL影响以及由此引起的由差分群时延(Differential Group Delay,DGD)表征的偏振模色散(Polarization Mode Dispersion,PMD).研究结果表明,半导体MQW光调制器的PDL与DGD是一致的.因此在半导体光器件的制作过程中,应尽可能地减小衬底与波导芯层之间的因残存应力的存在造成对光器件的高速性能的不利影响.     

油水两液相一维非等温渗流的传递分析

在求解油水两液相非等温渗流的温度场、压力场基础上,以驱动功、驱动功率、驱动阻力、驱动速率为特征参数,对该过程进行(火用)传递分析。数值模拟的结果表明:含水通过降低油的相对渗透率、从而增大驱动阻力、减小驱动功率, 最终导致原油产量降低。