Teoría del modelado drift-diffusion

1. Introducción

El modelo eléctrico de OghmaNano es un marco flexible de drift–diffusion que puede ejecutarse en 1D, 2D o 3D completo, dependiendo de las opciones seleccionadas. Esto lo hace aplicable a una amplia gama de dispositivos: 1D para células solares estándar, 2D para dispositivos planares como OFET, y 3D para arquitecturas más complejas como heterouniones volumétricas. Lo que hace distintiva la implementación de OghmaNano es su tratamiento detallado de los estados de trampa. Los usuarios pueden definir sus propias distribuciones de estados de trampa en el espacio de energía, permitiendo una descripción físicamente realista de materiales desordenados. La recombinación asistida por trampas se trata explícitamente mediante el formalismo completo de Shockley–Read–Hall en función tanto de la energía como de la posición. Este enfoque es crucial para modelar con precisión semiconductores desordenados, donde las distribuciones de trampas afectan fuertemente a la movilidad de portadores, las tasas de recombinación y las respuestas transitorias. (Véase Materiales desordenados para una discusión adicional.) Al evitar la suposición de que todos los estados de trampa están siempre en equilibrio, OghmaNano permite la simulación correcta de transitorios como medidas de tiempo de vuelo (ToF) y CELIV, junto con la operación en estado estacionario. Los materiales ordenados también pueden modelarse simplemente desactivando las trampas.

La arquitectura del solucionador está diseñada para flexibilidad y rendimiento. En su núcleo, OghmaNano puede resolver el conjunto completo de ecuaciones acopladas de drift–diffusion y Poisson dentro de un único sistema Jacobiano 1D/2D/3D, o utilizar métodos Alternating Direction Implicit (ADI), resolviendo en cortes sucesivos a lo largo de diferentes direcciones espaciales. Para un control aún mayor, los solucionadores de la ecuación de Poisson, la ecuación de continuidad de electrones y la ecuación de continuidad de huecos pueden ejecutarse de forma independiente y luego acoplarse iterativamente. Además, el núcleo completo del solucionador es programable mediante LuaScript, lo que permite configurar flujos de trabajo personalizados, barridos de parámetros o estrategias de simulación híbridas. Esto proporciona a los investigadores tanto la robustez de un solucionador multifísico listo para usar como la flexibilidad para ampliar o adaptar las simulaciones a sus propias necesidades. El resto de esta sección introduce la física subyacente del modelo drift–diffusion: la descripción del transporte de portadores mediante deriva y difusión, la resolución de la ecuación de Poisson para el potencial electrostático y el uso de estadística de Fermi–Dirac para describir poblaciones de portadores.