Référence concernant le format de fichier avancé pour les simulations OghmaNano.

Cette page décrit en détail le format de fichier OghmaNano sim.json : la structure des définitions de dispositifs, les modèles de matériaux électriques et optiques, les scripts Lua, le dopage, les contacts, les balayages de tension, la création de maillages et les paramètres numériques. Elle comprend également une référence consultable des jetons de paramètres et des clés JSON. Il s’agit d’une documentation technique avancée, et non d’une introduction à JSON ou d’instructions sur la façon d’ouvrir des fichiers dans un navigateur web.

Cette documentation est conçue à la fois pour les utilisateurs humains et pour les assistants d’intelligence artificielle. Les utilisateurs humains peuvent consulter les tableaux et les exemples lors de la modification des simulations. Les assistants d’intelligence artificielle peuvent utiliser les chemins documentés et les encadrés d’aide indiqués pour transformer une simulation existante en une nouvelle version pour un appareil spécifique. La même page HTML sert de référence pour les deux types d’utilisateurs.

Portée : les chemins imbriqués identifiés comme vérifiés proviennent d’un exemple fonctionnel d’OghmaNano v8.1. Le catalogue de jetons comprend également des noms tirés du dictionnaire de paramètres fourni ; ces noms ne correspondent pas nécessairement à des chemins modifiables dans toutes les versions ou pour tous les types de simulation.

1. Utiliser cette ressource avec un assistant d’intelligence artificielle.

Cette documentation technique est destinée aux utilisateurs et aux assistants d’intelligence artificielle qui créent ou modifient des simulations OghmaNano. Elle décrit les chemins JSON utilisés dans un exemple fonctionnel d’OghmaNano v8.1 et inclut le dictionnaire de paramètres fourni. Il s’agit d’une documentation de référence, et non d’un schéma exécutable ou d’un substitut à un fichier de simulation fonctionnel. Toutes les structures d’appareil ou tous les modèles physiques possibles ne sont pas pris en charge.

Le catalogue complet des jetons est disponible à l’adresse suivante : section 11De nombreuses entrées de dictionnaire servent plutôt d’étiquettes pour les résultats ou les éléments d’interface graphique, plutôt que de correspondre directement à des clés modifiables dans l’exemple fourni ; une entrée dans le catalogue est pas en soi, cela prouve qu’il est possible de modifier le chemin d’accès JSON.

2. Objets de niveau supérieur et sélection de la simulation

L’exemple concret contient également les objets de niveau supérieur electrical_solver, thermal, exciton, fits, parasitic, hard_limit, perovskite, singlet, circuit, gl, gui_config, world, ml et scans, ainsi que les métadonnées du document. La présence et le contenu de ces sections peuvent varier d’une version à l’autre et selon les types de simulation. Ne supprimez pas une section qui vous est inconnue simplement parce qu’elle n’est pas pertinente pour le nouveau dispositif.

{
  "sim": { "simmode": "segment0@jv" },
  "sims": {
    "jv": {
      "segments": 1,
      "segment0": {
        "config": { "Vstart": 0.0, "Vstop": 2.2, "Vstep": 0.025 }
      }
    }
  }
}

L’extrait ci-dessus illustre les itinéraires existants ; il ne s’agit pas d’un fichier de simulation complet.

3. Définir les segments, les identifiants et les types de données.

Les collections sont représentées par un champ numérique segments et par une série d’objets numérotés consécutivement segment0, segment1, etc. Une collection qui déclare quatre segments doit contenir exactement les quatre objets enfants correspondants. Les objets peuvent contenir des champs id utilisés pour les identifier. Lors de la copie ou de la création d’un nouvel objet, attribuez-lui un nouvel identifiant unique, si nécessaire, et conservez les identifiants des objets qui n’ont pas été modifiés.

{
  "segments": 2,
  "segment0": { "name": "Layer A", "id": "id0123456789abcdef" },
  "segment1": { "name": "Layer B", "id": "idfedcba9876543210" }
}

4. Épitaxie : géométrie, composition et dopage.

Les définitions des couches sont stockées à l’emplacement epitaxy.segmentX (X commençant à zéro), tandis que les contacts sont stockés séparément à l’emplacement epitaxy.contacts.segmentX. Dans l’exemple concret fourni concernant le GaAs, y0 représente la position de départ et dy l’épaisseur de la couche, les deux étant exprimées en mètres. Veillez à ce que les limites des couches soient contiguës, sauf si l’appareil est conçu pour inclure délibérément un espace physique.

Une région uniforme de type p présente des valeurs positives pour Na0 et Na1, ainsi que pour Nd0 = Nd1 = 0. Une région uniforme de type n utilise plutôt Nd0 et Nd1. Une région intrinsèque peut utiliser la valeur zéro pour les quatre paramètres de dopage. Avant de modifier les paramètres, vérifiez si un dopage supplémentaire ou des champs d’interface sont actifs dans la simulation de départ sélectionnée.

5. Scripts Lua pour les éléments électriques.

Dans l’exemple concret utilisant du GaAs, chaque couche semi-conductrice active son modèle de matériau électrique Lua à l’aide de l’objet program imbriqué dans shape_dos. Le nom du fichier se trouve dans default_program_path. Le champ en ligne program est une chaîne vide dans cet exemple. Le chemin d’accès au script est relatif à la base de données des matériaux électriques, sans préfixe ./ dans l’exemple observé.

"shape_dos": {
  "program": {
    "enabled": "True",
    "program": "",
    "default_program_path": "Inorganic/AlGaAs/AlGaAs.lua",
    "font_size": 12
  }
}

Cet exemple illustre les champs imbriqués utilisés pour la sélection des scripts. Dans une couche réelle, laissez tous les autres champs shape_dos existants en place.

Remplacer les paramètres des matériaux Lua.

OghmaNano permet de remplacer les paramètres individuels des matériaux, calculés à l’aide de scripts Lua, en utilisant epitaxy.segmentX.shape_dos.db_overrides. Cela permet d’utiliser des modèles de matériaux standard tout en ajustant des paramètres spécifiques, tels que les taux de recombinaison ou la mobilité des porteurs, sans modifier la base de données globale des matériaux.

Par exemple, pour modifier le coefficient de recombinaison radiative :

"free_to_free_recombination": 1e-16,
"db_overrides": {
    "free_to_free_recombination": "true",
    "Eg": "false",
    "Xi": "false"
}

6. Ensembles de données sur les matériaux optiques et émission.

L’ensemble de données optiques relatif à une couche épitaxiale est sélectionné dans epitaxy.segmentX.absorption.nk_data. La liste fournie des matériaux optiques contient des chemins se terminant par /alpha.csv ; pour obtenir la référence de répertoire utilisée dans nk_data, supprimez ce suffixe. Le modèle Lua électrique et l’ensemble de données optiques sont des références distinctes et leurs chemins n’ont pas besoin d’être identiques.

L’ensemble de données optiques x = 0.315 est une approximation de la composition d’un modèle électrique x = 0.30 AlGaAs, et il est situé à proximité. Ne le décrivez pas comme une correspondance exacte, mais plutôt comme une approximation. Utilisez la grille de longueurs d’onde sous optical.mesh.mesh_l lorsque les calculs optiques nécessitent une plage spectrale appropriée. L’exemple contient également optical.mesh.mesh_y pour sa grille spatiale optique.

Pour une LED alimentée électriquement, l’illumination optique externe peut être désactivée en utilisant la configuration actuelle de la source lumineuse ; l’échantillon contient optical.light_sources.Psun. La couche contient également shape_pl.pl_emission_enabled et les paramètres d’émission associés. L’activation de la sortie d’émission ne prouve pas, en soi, que le modèle résout la forme des raies spectrales, la physique de l’émission spontanée ou le rendement quantique externe. Vérifiez quelles options sont prises en charge dans le mode de simulation choisi.

7. Contacts et polarité de la tension.

Les contacts électriques sont définis selon la norme epitaxy.contacts, et non en modifiant le dopage d’une couche quelconque. Le fichier de travail fourni comporte deux contacts, avec deux objets contact imbriqués distincts. Sa borne supérieure se trouve à y0 et sa borne inférieure à y1. L’orientation réelle de la tension correspond aux paramètres applied_voltage_type définis sur ces bornes.

"contacts": {
  "segments": 2,
  "segment0": {
    "contact": {
      "position": "y0",
      "applied_voltage_type": "change",
      "majority": "hole",
      "minority": "electron",
      "majority_model": "ohmic",
      "minority_model": "ohmic"
    }
  },
  "segment1": {
    "contact": {
      "position": "y1",
      "applied_voltage_type": "ground",
      "majority": "electron",
      "minority": "hole",
      "majority_model": "ohmic",
      "minority_model": "ohmic"
    }
  }
}

Extrait du contact : les champs omis sont toujours obligatoires dans l’exemple concret.

8. Cohérence du maillage électrique et optique.

Pour l’exemple de modèle de dérive-diffusion fourni, la grille électrique dans la direction y est définie dans electrical_solver.mesh.mesh_y. Chaque segment de la grille possède une valeur len en mètres, ainsi que les champs points, mul, left_right, id et les champs associés. La grille spatiale optique est un objet différent, défini dans optical.mesh.mesh_y. Modifier l’épaisseur d’une couche ne garantit pas que tous les paramètres de la grille ont été mis à jour.

"mesh_y": {
  "enabled": "True",
  "auto": "True",
  "icon_": "y",
  "segments": 4,
  "segment0": { "len": 2e-7, "points": 30.0 },
  "segment1": { "len": 3e-7, "points": 50.0 },
  "segment2": { "len": 2e-7, "points": 30.0 },
  "segment3": { "len": 1e-7, "points": 20.0 }
}

Les exemples présentés ci-dessus illustrent les longueurs de maillage et le nombre de points pour un dispositif à quatre couches de 800 nm ; il ne s’agit pas d’un objet mesh_y complet.

9. Interprétation physique et hypothèses non étayées.

Un fichier JSON analysable ne garantit que la validité syntaxique. La modélisation du transport par dérive-diffusion, des propriétés des matériaux, de la recombinaison radiative et de l’optique sont des questions distinctes. Par exemple, une double hétérostructure AlGaAs/GaAs nécessite un confinement approprié des porteurs aux deux interfaces, et pas seulement une liste de couches qui semble plausible. Vérifiez la largeur de bande interdite, l’affinité électronique et les paramètres de transport évalués par les scripts des matériaux pour la composition et la température demandées.

Les dispositifs plus complexes, tels que les cellules solaires TOPCon, les transistors MOSFET, les transistors bipolaires et les diodes électroluminescentes à puits quantiques, peuvent nécessiter l’utilisation de phénomènes de tunneling, de propriétés électrostatiques de l’oxyde, de contacts multi-terminaux, de confinement quantique, de pièges d’interface ou de conditions aux limites supplémentaires que la simulation initiale pourrait ne pas prendre en charge. Si les principes physiques requis ne sont pas démontrés par un exemple fonctionnel ou une documentation source, il est préférable d’identifier les lacunes plutôt que d’inventer des champs JSON. Les calculs d’émission optique ne doivent pas être présentés comme le rendement calibré d’un dispositif sans modèles appropriés de recombinaison et d’extraction.

10. Liste de contrôle pour la validation et résolution des problèmes.

Après avoir modifié un fichier de simulation, vérifiez la syntaxe JSON, la structure de toutes les collections de segments, les types de clés par rapport au fichier de base, ainsi que toutes les contraintes physiques spécifiques à chaque appareil. Par exemple, l’extrait de code Python suivant vérifie les collections segments standard sans nécessiter l’utilisation d’API OghmaNano. Il ne garantit pas que OghmaNano exécutera le modèle.

import json
import re
from pathlib import Path

sim = json.loads(Path("sim.json").read_text(encoding="utf-8"))

def check_segments(obj, location="root"):
    if isinstance(obj, dict):
        if isinstance(obj.get("segments"), int):
            count = obj["segments"]
            actual = {
                int(key[7:]) for key in obj
                if re.fullmatch(r"segment[0-9]+", key)
            }
            expected = set(range(count))
            if actual != expected:
                raise ValueError((location, count, sorted(actual)))
        for key, value in obj.items():
            check_segments(value, location + "." + key)

check_segments(sim)
print("JSON and segment counts look consistent")

Si l’emplacement ou la signification d’un jeton au format JSON n’est pas claire, modifiez ce paramètre dans l’interface graphique, enregistrez le fichier, puis comparez les fichiers « avant » et « après » sim.json. Cette méthode est plus fiable que de simplement déduire les chemins à partir des noms des paramètres.

11. Référence complète des jetons JSON OghmaNano (de A à Z)

Il s’agit de la source unique et consultable pour les paramètres et les clés de structure JSON d’OghmaNano. Elle regroupe les 985 entrées du dictionnaire de paramètres fourni, ainsi que 382 clés supplémentaires observées dans l’exemple fonctionnel d’OghmaNano v8.1 sim.json. Les 1 367 entrées sont organisées ensemble par ordre alphabétique : il n’y a pas de liste distincte à consulter pour les scripts de structure ou de matériaux.

Les descriptions, les unités et les options déclarées pour les éléments du dictionnaire proviennent du dictionnaire fourni. Les clés que l’on ne trouve que dans la simulation en cours sont accompagnées de descriptions prudentes, car leur signification n’a pas été vérifiée. Le chemin d’accès JSON et le type de données indiqués sont des observations tirées d’un exemple fonctionnel, et non une garantie que le même nom sera valide à chaque emplacement ou dans chaque version d’OghmaNano. Certains éléments sont des champs de sortie ou des éléments de contrôle de l’interface utilisateur, plutôt que des entrées de simulation modifiables. Trois entrées du dictionnaire (Ra[0-9], Rq[0-9] et Rp[0-9]) représentent des modèles d’éléments.