Monte Carlo方法模拟低能电子在多元介质中散射：基于平均散射截面 …

应用基于平均散射截面低能电子在多元介质中散射Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ方法,模拟Ｅ０≤５ｋｅＶ低能电子在多种多元介质同中散。计算了电子背散射系数,背散射电子能谱、角分布、入射电子,背散射电子在介质中的作用范围、沉积能分布,并与确定散射中心方法的结果比较。两种方法计算结果广泛一致,进上步证明基于平均散射截面方法的有效性和可靠性。入射电子能量较低,介质平均原子序数较大时,计算的背散射电子角分布不服从余弦分     

Monte Carlo方法模拟低能电子在Al中的散射

基于文献[1]的工作,电子在固体中的弹性散射用Mott微分截面计算;非弹性散射分为单电子激发和等离子激发并由Streitwolf、Gryzinski及Quinn的截面描述.模拟了低能电子在Al块样及薄膜中的散射过程,对不同能量低能电子作用下Al的背散射系统、能谱又透射系数作了计算,结果与实验符合较好.也对背散射电子、低能损背散射电子表面分布作了计算,结果表明低能损背散射电子具有较好的空间分辨率.     

低能电子在固体表面背散射系数的直接Monte Carlo方法模拟

应用单次碰撞的直接Monte Carlo方法计算能量范围从100 eV~10 keV的电子在固体Al,Si,Au表面的背散射系数,其中低能电子在固体中的弹性散射和非弹性散射截面分别应用Mott散射截面和Born近似下的广义振子强度计算模型得到.通过与压缩历史Monte Carlo方法的模拟计算结果及实验值的比较,结果表明,对于100 eV~10 keV范围的低能区电子,采用直接方法计算得到的电子背散射系数与实验值符合较好,直接方法比压缩历史方法更适合于能量在10 keV以下的电子输运计算.     

Monte Carlo方法研究低能电子束曝光沉积能分布规律

建立一个描述低能电子在多元多层介质中散射的物理模型,运用MonteCarlo方法模拟低能电子在靶体胶衬底中的复杂散射过程,在此基础上通过大量计算研究入射束能、胶层厚度、衬底材料等不同曝光条件对抗蚀剂沉积能密度分布的影响,获得沉积能分布规律:适量的低束能、薄胶层、低原子序数衬底可以使前散射电子对胶中沉积能密度分布的贡献增大、背散射电子的贡献减小,从而提高曝光分辨率. 关键词： 电子束曝光 MonteCarlo方法 低能电子散射 能量沉积     

Monte Carlo方法计算低能电子作用下固体背散射电子发射及空间分布

应用Monte Carlo方法,对能量E₀≤5keV低能电子作用下固体Al、Cu、Ag、Au的背散射电子发射及表面空间分布作了计算.模型应用Mott散射截面及修正的Bethe方程分别描述低能电子在固体中的弹性和非弹性散射.计算了背散射电子能量分布、表面空间分布、深度分布和角分布规律及特征,还计算分析了背散射电子角分布与深度分布、表面空间分布及能量分布之间的关系,系统地描述了背散射电子的发射及分布规律.     

低能电子束曝光中的Monte Carlo方法及沉积能分布

建立一个低能电子在多元多层介质中散射Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ模拟计算方法，低能在多元介质中弹性散射用Ｍｏｔｔ截面描述并应用作者提出的平均散射截面方法进行模拟计算；给出多元介质中修正的Ｂｅｔｈｅ方程计算低能电子非弹性散射能量损失。计算了低能电子在电子束曝光胶中能量沉积分布。     

聚合物中多重光散射传导的Monte Carlo数值模拟

基于米氏散射(Mie scattering)理论,建立填充分散粒子群的聚合物对光散射传导的Monte Carlo数学模型.在此基础上,编写了一套仿真模拟程序.通过模拟单个光子在聚合物中的多重散射运动过程,把问题扩展到以激光束或线状光为入射源,得到在聚合物板块内的光传导情况,并且在计算机上图像化地重现整个物理过程,对输出光强的分布情况进行模拟统计分析.模拟结果表明,利用体散射机制,可以将点光源和线光源转换为平面光输出,输出光的状态可以通过对比计算结果实施有效控制.     

电子束在LB抗蚀层及衬底中散射轨迹的Monte—Carlo模拟

研究了高能电子束在ＬＢ膜及多层膜中的输运特性，用Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ技术模拟电子在ＬＢ聚甲基丙燃酸甲酯抗蚀层及蒸镀有铬膜的硅衬中的散射轨迹，并讨论了电子束曝光刻蚀应用ＬＢ膜作抗蚀层的优越性。     

低能电子在水介质中的输运过程

考虑到低能电子(能量下限为1eV)在水中输运时的电离,激发,俘获以及超激发引起的自电离等非弹性散射机制,并且考虑到OH⁺,H⁺等自由基的产生和分布,运用Monte Carlo方法模拟了电子在水中输运的径迹结构,揭示了电子在低能情况下输运时单条轨道的空间分布结构特点(云团,团点和短径迹等空间分布实体)和包含在大量轨道中的径迹结构的统计性质,并通过对比截止能量取30和1eV两种情况,分析了30eV以下的低能电子的作用.     

用Monte Carlo模拟方法研究ICP－AES中的物理化学过程──Ⅲ．操作参数的优化

基于ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法的模拟结果，详细讨论了ＩＣＰ－ＡＥＳ各操作参数对有用质量传输速率Ｗｕ的影响情况，并以Ｗｕ作为评价ＩＣＰ－ＡＥＳ分析性能的依据，从而得到最佳的操作条件。     

Monte Carlo方法模拟光在生物组织中传播的新进展

Monte Carlo方法已被广泛用于模拟复杂的随机介质如生物组织中光的辐射传输.在生物光子应用中,早期的Monte Carlo模拟模型忽略了光在组织中传输的波动性,而用中性粒子光子包来模拟其传播过程.然而,许多光学诊断技术是基于光在组织中的偏振效应和多重散射的相干性来揭示组织的生理和病理信息,这就要涉及光辐射的波动性.本文阐述了用Monte Carlo方法模拟光在生物组织中传播的最新进展.     

Monte Carlo方法计算背散射电子在固体中的空间分布

应用Monte Carlo方法,对不同能量低能电子作用下背散射电子在固体中的空间分布作了计算,电子的弹性散射用Mott截面描述、非弹性散射按文献[3]的方法由Streitwolf、Quinn及Gryrinski的公式计算,大量计算得出一些规律,为低能电子显微学研究提供一定依据。     

估算线筒式介质阻挡放电场强和电子平均动能的方法

利用静电场模型对线筒式介质阻挡放电电场强度进行了计算,并对电子平均动能进行了估算。通过对单双介质阻挡放电(DBD)的对比,发现在相同的放电条件下,双介质DBD产生的电场强度和电子平均动能比单介质DBD的要大。这就很好地解释了在相同的放电参数下,甲苯的降解效率在双介质DBD中要比单介质DBD中大。     

用振动密耦合方法研究低能电子与N2分子碰撞的振动激发微分散射截面

采用振动密耦合方法,分别应用球高斯分布极化势和优于绝热极化势,及基于量子力学从头计算的静电、交换势,得到入射电子能量2.40eV时0→2和0→3的振动激发微分散射截面,与目前优秀的实验值比较,获得了满意的结果,并从理论上分析了整个计算过程中可能影响微分散射截面精度的主要物理因素.     

Monte Carlo方法在单粒子翻转数值模拟中的应用

描述了在单粒子翻转数值模拟中的一种有效方法-Monte Carlo方法,并对该方法中的粒子输运过程和相关的随机抽样进行了描述.对14MeV的中子从存储器硅片表面随机入射引起的单粒子翻转进行了计算和分析,同时计算了Monte Carlo方法引起的误差.     

低能电子在样品中散射的蒙特卡罗方法模拟

本文从已给物理假设及反应机制出发,叙述了电子在样品中散射的蒙特卡罗模拟方法,由于问题本身的特殊性,采用了指向概率和统计估计相结合的方法,得到了满意的结果。     

基于蒙特卡罗模拟的散射介质中后向光散射模型及分析应用

构建了内光源模型探讨散射介质中的光散射现象,利用蒙特卡罗方法研究了逃逸出组织的后向散射光子数随光子在组织内部发生的散射次数的分布关系,探讨了光源照明方式、辐射强度、接收方式、调制等参数的变化对后向散射的影响,结果表明后向散射光子的数量随散射次数的分布并非简单的单调递增或递减,而是一条先增大后减小出现峰值的曲线. 峰值位置、峰值大小及曲线形状与光源、探测方式、组织光学特性参数等有关. 关键词： 医用光学与生物技术 散射介质 后向散射 蒙特卡罗模拟     

偏振光在多层散射介质中传输的蒙特卡罗模拟研究

基于米氏散射理论,运用斯托克斯-穆勒形式,结合子午面法和拒绝法,提出了偏振光在多层散射介质中传输的蒙特卡罗模型,并首次分析了当菲涅耳公式失效时,多层介质界面处的全反射行为.同时用该模型研究了微粒直径和介质折射率对漫反射和漫透射的影响.结果表明:无论是折射率匹配介质还是非匹配介质,当粒子浓度一致时,漫反射率都随微粒直径的增加而增加,随介质折射率的增加而减小,而漫透射率则相反.研究结果为生物组织的偏振光散射研究提供了理论验证模型.     

偏振光在多层散射介质中传输的蒙特卡罗模拟研究*

基于米氏散射理论,运用斯托克斯-穆勒形式,结合子午面法和拒绝法,提出了偏振光在多层散射介质中传输的蒙特卡罗模型,并首次分析了当菲涅耳公式失效时,多层介质界面处的全反射行为.同时用该模型研究了微粒直径和介质折射率对漫反射和漫透射的影响.结果表明：无论是折射率匹配介质还是非匹配介质,当粒子浓度一致时,漫反射率都随微粒直径的增加而增加,随介质折射率的增加而减小,而漫透射率则相反.研究结果为生物组织的偏振光散射研究提供了理论验证模型.     

Monte Carlo方法计算快中子在样品中多次散射和通量衰减修正因子

本文叙述计算快中子在样品中自吸收通量衰减因子以及(n,γ)和(n,n')反应多次散射修正因子的Monte Carlo方法数学处理过程。