Simulation de cellules solaires hétérojonction AlGaAs/GaAs : structure du dispositif, alignement des bandes d’énergie, courbes J–V, efficacité quantique et relation entre l’intensité lumineuse et la tension en circuit ouvert.

1. Introduction : pourquoi utiliser une hétérojonction AlGaAs/GaAs ?

L’arséniure de gallium (GaAs) est un semi-conducteur de type III-V à bande interdite directe, largement utilisé dans les dispositifs photovoltaïques à haute performance. Son absorption relativement forte au-delà de la limite de sa bande interdite permet à une couche absorbante mince de capter une fraction importante du rayonnement solaire incident aux longueurs d’onde appropriées. Cependant, une jonction homojonction GaAs classique peut être sujette à une absorption optique indésirable et à une recombinaison des porteurs minoritaires près de la surface éclairée. L’utilisation d’un semi-conducteur à bande interdite plus large placé sur le côté éclairé peut réduire ces pertes lorsque ses propriétés optiques et électroniques sont choisies de manière appropriée.

Ce tutoriel présente un modèle d’hétérojonction de type p, constituée d’Al0,3Ga0,7As et de type n, constituée de GaAs. Les deux couches supérieures d’AlGaAs forment une fenêtre/émetteur de type p à bande interdite plus large, tandis que la couche inférieure de GaAs de type n constitue la principale région d’absorption optique. La différence de bande interdite et d’affinité électronique à l’interface introduit des discontinuités dans les bandes de conduction et de valence, en plus de la courbure électrostatique produite par les dopants ionisés. L’hétérojonction résultante doit donc être analysée en utilisant à la fois les décalages de bande des matériaux et les quasi-niveaux de Fermi des porteurs ; la traiter comme une simple diode PN en GaAs omettrait des aspects importants de la physique du dispositif.

Nous utiliserons le solveur unidimensionnel de transport par dérive-diffusion d’OghmaNano, couplé à un calcul de génération optique. Le modèle fourni comprend une courbe courant-tension (J–V) sous illumination, des options pour les calculs de rendement quantique externe (EQE) et en fonction de l’intensité, ainsi que des profils internes enregistrés. Le processus est délibérément basé sur un exemple déjà configuré, de sorte que l’objectif est de comprendre, d’exécuter et d’analyser le dispositif plutôt que de saisir à nouveau tous les paramètres.

Dans un dispositif photovoltaïque, les photons absorbés créent des paires électron-trou ; des contacts sélectifs extraient les porteurs de charge, et la séparation résultante du niveau quasi-Fermi interne produit une tension en circuit ouvert. Un modèle pertinent doit établir un lien entre l’absorption optique et la génération de charge, ainsi qu’entre les propriétés électrostatiques de la jonction, l’extraction des porteurs et la recombinaison. Les sections suivantes examinent directement chacun de ces liens.

2. Création de la simulation à partir des exemples de démonstration utilisant le GaAs.

Ouvrez OghmaNano et sélectionnez « Nouvelle simulation ». Dans le navigateur de simulation, ouvrez les exemples GaAs, puis sélectionnez la cellule solaire à hétérojonction AlGaAs/GaAs. La boîte de dialogue de sélection et la catégorie des exemples sont affichées dans ?? et ??. L’exemple s’ouvre dans la fenêtre principale de la structure du dispositif (??).

La fenêtre principale affiche une représentation graphique tridimensionnelle de l’appareil. La simulation physique décrite ici utilise une variation spatiale le long de l’axe y, perpendiculaire aux couches. La représentation en coupe qui en résulte permet donc de visualiser l’empilement et les contacts, plutôt que de fournir une solution électrique tridimensionnelle complète. Sélectionnez l’onglet « Structure de l’appareil » pour examiner ou modifier les couches ; les onglets « Sortie » et « Bornes » seront utilisés après l’exécution de la simulation.

Il est utile de conserver une copie distincte de l’exemple avant de procéder à des expérimentations. Il faut veiller à ce que la version de référence reste intacte, afin de pouvoir comparer les modifications apportées au dopage, à la proportion d’alliage ou aux paramètres d’interface.

3. Contrôle de la structure épitaxiale, du dopage et de la composition de l’alliage.

Ouvrez l’éditeur de couches pour examiner les quatre régions épitaxiales (??). La géométrie et le dopage initiaux exacts de cet exemple sont résumés ci-dessous. Toutes les concentrations sont exprimées en densités volumiques en m−3, comme elles sont enregistrées dans OghmaNano ; pour les convertir en cm−3, divisez par 106.

L’hétérojonction se trouve à y = 0,40 µm, là où l’émetteur de type p en AlGaAs rencontre l’absorbeur de type n en GaAs. Il s’agit simultanément d’un changement de polarité du dopage majoritaire et d’un changement de composition du semi-conducteur. En revanche, l’interface de 0,10 µm à l’intérieur de l’AlGaAs et l’interface de 3,20 µm à l’intérieur du GaAs entraînent principalement des changements dans la concentration de dopage ; ces interfaces n’introduisent pas un nouveau système de matériaux.

Dopage ouvert / ions provenant des commandes électriques (??). Le graphique doit indiquer la forte densité d’accepteurs près de la zone de contact éclairée, la densité d’accepteurs plus faible dans le reste de l’émetteur AlGaAs, l’absorbeur de GaAs dopé donneur et la zone de contact arrière de GaAs plus fortement dopée. Le changement de signe du dopage net permet d’identifier la jonction PN. Le dopage n’est pas en soi un paramètre d’absorption optique ; il intervient dans l’équation de Poisson par le biais de la charge d’espace ionisée et affecte la conductivité, la recombinaison et la collecte des porteurs.

Ensuite, examinez la composition de l’alliage (??). Les deux couches d’AlGaAs présentent g_x0 = g_x1 = 0.30 : une fraction d’aluminium constante sur toute leur épaisseur. Les deux couches de GaAs présentent g_x0 = g_x1 = 0 dans cet exemple particulier. Il n’y a pas de variation de composition dans la structure fournie. Une région d’AlGaAs à gradient linéaire nécessiterait des points de composition différents et un modèle de matériau Lua capable d’évaluer la composition locale à chaque point du maillage.

L’effet de la fenêtre à large bande interdite dépend de la longueur d’onde. Les photons dont l’énergie est inférieure au seuil d’absorption de l’AlGaAs traversent plus facilement la couche supérieure du semi-conducteur, tandis que les photons dont l’énergie est supérieure à ce seuil peuvent également être absorbés dans l’émetteur. L’importance de cet avantage dépend des constantes optiques réelles, de l’épaisseur de la couche et des propriétés de collecte internes ; la fraction d’aluminium seule ne permet pas de quantifier la réduction des pertes à la surface avant.

4. Modèles de matériaux électriques et décalages de bande dans les hétérojonctions.

Ouvrez l’éditeur des paramètres électriques et examinez les scripts Lua associés aux régions (?? et ??). Cet exemple évalue les paramètres des matériaux en utilisant les scripts enregistrés, plutôt qu’en définissant chaque paramètre de bande indépendamment avec une valeur fixe.

Les chemins Lua pour l’AlGaAs et le GaAs sont distincts : Inorganic/AlGaAs/AlGaAs.lua et Inorganic/GaAs/GaAs.lua. La valeur de composition de la couche supérieure, soit 0,30, est disponible pour le modèle AlGaAs, ce qui permet de calculer les grandeurs électriques dépendant de la composition. Les ensembles de données optiques sont configurés séparément : Inorganic/AlGaAs/Adachi pour les deux couches d’AlGaAs et Inorganic/GaAs/Adachi pour les couches de GaAs. Il ne faut pas confondre les paramètres de la bande électrique et les ensembles de données optiques relatifs à l’indice de réfraction et à l’absorption.

À l’hétérointerface, la limite inférieure de la bande de conduction locale est liée à l’affinité électronique par une relation de la forme suivante : \(E_C=-\chi-q\phi\)et la limite de la bande de valence par \(E_V=E_C-E_g\)à condition que la même valeur de référence de l’énergie soit utilisée des deux côtés. Les discontinuités qui en résultent sont généralement représentées de la manière suivante : \(\Delta E_C\) et \(\Delta E_V\)Ils dépendent de les deux la largeur de bande interdite, qui varie en fonction de la composition, et le modèle d’affinité électronique. La largeur de bande interdite plus importante de l’AlGaAs ne détermine donc pas à elle seule la manière dont le décalage total est réparti entre les bandes de conduction et de valence.

Sur le plan physique, une « pointe » dans la bande de conduction peut entraver l’extraction des électrons lorsqu’elle est suffisamment importante, tandis qu’une discontinuité appropriée dans la bande de valence peut entraver le mouvement indésirable des trous dans la direction opposée. Ces effets entrent en concurrence avec la dérive, la diffusion, le dopage, l’activation thermique et la recombinaison. C’est pourquoi la structure de bande simulée est plus informative que la simple indication d’une différence de bande interdite.

4.1. Paramètres de transport et de recombinaison

OghmaNano résout les équations de Poisson et les équations de continuité des électrons et des trous, qui sont couplées. Dans l’approximation de dérive-diffusion, les densités de courant des électrons et des trous dépendent de la mobilité des porteurs, des gradients de densité des porteurs et du champ électrostatique. En utilisant la convention de signe habituelle, ces éléments peuvent être exprimés comme suit :

Le champ électrique et les concentrations de porteurs sont calculés de manière auto-cohérente. Sous illumination, les équations de continuité doivent également tenir compte de la photogénération \(G\) et de la recombinaison \(R\). Par exemple, en utilisant la convention de courant unidimensionnelle habituelle, \(dJ_n/dy=q(R-G)\) et \(dJ_p/dy=q(G-R)\) en régime permanent. Leur somme doit donc rester spatialement constante dans une solution idéale en régime permanent, sans terme supplémentaire de stockage de charge réparti.

Le format JSON permet de définir les paramètres de recombinaison SRH à l’état stationnaire (ss_srh_enabled = "True") et fournit une valeur nominale de l’énergie des pièges, de la densité des pièges \(N_t=5\times10^{19}\,\mathrm{m}^{-3}\) et des sections efficaces de capture \(\sigma_n=\sigma_p=10^{-22}\,\mathrm{m}^2\) dans chaque couche. Ces champs décrivent le modèle de défauts configuré ; il faut vérifier si un champ est directement extrait du JSON ou recalculé par le script de matériau choisi, en le comparant aux valeurs effectives fournies par OghmaNano. Le taux d’un processus SRH standard à un seul niveau est :

Dans un semi-conducteur à bande interdite directe, la recombinaison radiative d’électrons libres et de trous libres peut également être importante, et est généralement représentée par \(R_{\mathrm{rad}}=B(np-n_i^2)\). Le programme peut également fournir des coefficients d’Auger et d’autres paramètres via les modèles de matériaux. Ne déduisez pas quel mécanisme est dominant uniquement à partir de la présence de ses paramètres : utilisez les fichiers de recombinaison générés, les options réellement activées et les valeurs du modèle de matériau dans l’exemple en cours d’exécution. Pour cet appareil, l’interprétation appropriée est obtenue en comparant les taux au même point de tension et en utilisant des échelles verticales cohérentes.

La vue de l’éditeur électrique peut être utilisée pour examiner la mobilité et d’autres propriétés locales (??). Lors d’expérimentations avec différentes compositions, il est conseillé de ne pas activer les options de remplacement des valeurs de la base de données pour la largeur de bande interdite et l’affinité électronique, sauf s’il existe une raison spécifique de remplacer les valeurs Lua : les valeurs fixées manuellement \(E_g\) ou \(\chi\) peuvent, par inadvertance, supprimer la dépendance de la composition souhaitée.

5. Contacts électriques et maillage de simulation.

Le modèle comporte deux bornes électriques externes. L’anode p supérieure, située en y0, est la borne active ; la cathode n inférieure, située en y1, est la borne de masse. Les deux utilisent une barrière de type ohmique pour les porteurs majoritaires et une barrière de blocage pour les porteurs minoritaires. Il s’agit d’un choix important en matière de modélisation : la structure n’est pas représentée par des contacts symétriques génériques qui extraient les électrons et les trous de manière indiscriminée. Ouvrez l’éditeur de contacts pour afficher les rangées de contacts (??).

À l’anode, la majorité des porteurs de charge sont les trous, et la minorité sont les électrons. Les rôles s’inversent à la cathode. Par conséquent, l’application d’une tension de balayage modifie le potentiel au niveau de la borne p par rapport à la borne n mise à la masse. Le modèle de contact est différent des couches de contact épitaxiales fortement dopées, qui font partie de la géométrie du semi-conducteur. Les conditions spécifiques des bornes déterminent la manière dont les porteurs de charge quittent le domaine de calcul.

Le solveur électrique est configuré pour une grille unidimensionnelle selon l’axe y. Ses quatre segments de grille suivent les quatre épaisseurs épitaxiales, avec un nombre nominal de points de 10, 17, 156 et 11, respectivement. Cela représente environ 194 points spécifiés, bien que le nombre de nœuds uniques réellement utilisés puisse varier en fonction de la manière dont le solveur gère les frontières partagées. Les deux directions de la grille électrique latérale sont désactivées. Les paramètres de la grille sont visibles dans ??.

La résolution du maillage est particulièrement importante à proximité de l’hétérojonction, à 0,40 µm, car la déformation électrostatique et les décalages de bande peuvent varier sur une courte distance. Si la discontinuité de bande ou la densité de porteurs calculées présentent une variation abrupte, une vérification de la convergence du maillage est plus convaincante que l’acceptation simple des paramètres par défaut. Effectuez une nouvelle simulation avec un maillage plus fin pour l’émetteur/la jonction et comparez les résultats J–V ainsi que les profils spatiaux pertinents. Si ces résultats changent de manière significative, cela indique que le maillage de base n’était pas encore suffisamment fin.

6. Exécution de la simulation J–V avec affichage lumineux.

Dans la configuration fournie, le mode sélectionné par défaut est J–V. La plage de variation de la tension est définie de −0,10 V à +1,00 V, par incréments de 0,02 V. L’éclairage utilise le spectre AM1.5G et l’échelle d’intensité de la source lumineuse de référence correspond à un ensoleillement (Psun = 1). La génération optique est couplée à la simulation électrique via le modèle de génération de matrice de transfert configuré. La température de référence est de 300 K.

Avant de lancer la simulation, examinez l’onglet « Résultats » (??). Cliquez sur « Lancer la simulation ». L’onglet « Terminal » affiche l’avancement et les résultats du solveur ; les captures d’écran du terminal associées (?? et ??) montrent un état initial et un état ultérieur du calcul. L’évolution de l’affichage du terminal indique que le solveur est en fonctionnement, mais cela ne prouve pas à lui seul que tous les points ont convergé. Vérifiez l’achèvement, les erreurs et les fichiers de résultats obtenus.

Après l’exécution, retournez à la section « Sortie » et ouvrez jv.csv (??). La courbe J–V affichée diffère conceptuellement de la courbe de la diode en polarisation directe dans l’obscurité. Une expression simple du premier ordre est \(J(V)=J_{\mathrm{dark}}(V)-J_{\mathrm{ph}}(V)\), en utilisant une convention de signe dans laquelle le photocourant extrait est négatif. Le signe affiché par le simulateur correspond à la convention de contact configurée, il est donc important d’identifier les quantités physiquement significatives à partir des valeurs de tension et de courant, plutôt que de supposer que chaque graphique photovoltaïque est tracé avec les mêmes signes.

La densité de courant de court-circuit, \(J_{SC}\), est la densité de courant au point \(V=0\), tandis que la tension à vide, \(V_{OC}\), est la tension à laquelle la densité de courant aux bornes est nulle. Le point de puissance maximale correspond à la tension appliquée qui maximise l’amplitude de la puissance fournie à une charge externe, et le facteur de remplissage est défini par

En maintenant une densité de puissance optique incidente constante \(P_{\mathrm{in}}\), l’efficacité de conversion suit la courbe \(\eta=|J_{\mathrm{mpp}}V_{\mathrm{mpp}}|/P_{\mathrm{in}}\). Il ne faut pas se contenter d’indiquer l’efficacité en se basant uniquement sur la forme de la courbe : il faut également prendre en compte la convention relative à la puissance d’éclairage et identifier de manière fiable le point de fonctionnement correspondant à la puissance maximale.

La courbe J–V est la représentation la plus simple des performances, mais elle n’explique pas pourquoi un courant est perdu. Une diminution du photCourant peut être due à une absorption insuffisante, à une mauvaise collecte des porteurs de charge ou à une recombinaison accrue ; une tension de circuit ouvert plus faible peut résulter d’une recombinaison plus importante ou de modifications des propriétés électrostatiques de la jonction. Pour cette raison, les sections suivantes utilisent des données spatialement résolues comme éléments de diagnostic plutôt que de se fier uniquement au graphique J–V.

La visualisation device.csv (??) permet de vérifier de manière indépendante si les régions physiques simulées et leurs limites correspondent à la géométrie prévue. Le panneau d’informations sur la simulation (??) est utile pour comparer les différentes exécutions et vérifier les paramètres associés à un résultat.

7. Diagrammes de bandes, densités de porteurs et transport à travers l’hétérojonction.

Ouvrez les captures d’écran enregistrées à partir de la fenêtre d’affichage des résultats et déplacez le curseur de la capture d’écran le long des points de biais. Les quatre captures d’écran de chaque quantité présentées ci-dessous montrent différents états enregistrés issus du même calcul ; leurs échelles numériques et leurs étiquettes de biais doivent être lues directement dans la fenêtre d’affichage correspondante. Lorsque vous comparez deux états, déterminez d’abord s’ils partagent les mêmes limites d’axe et quelle quantité représentée graphiquement est comparée.

7.1. Bandes de conduction et de valence, niveaux de Fermi.

Le diagramme de bandes est l’endroit le plus approprié pour identifier l’hétérojonction AlGaAs/GaAs (??–??). L’interface entre les matériaux se trouve à 0,40 µm. Un changement brutal des limites de bande locales à cet endroit reflète le décalage des matériaux, tandis que la courbure qui varie progressivement ailleurs reflète les effets électrostatiques. Cette distinction est essentielle : une hétérojonction ne peut être interprétée en se basant uniquement sur une bande interdite de GaAs qui serait constamment courbée.

À l’équilibre thermique, les potentiels électrochimiques des électrons et des trous coïncident, ce qui donne un niveau de Fermi commun. Hors équilibre, les quasi-niveaux de Fermi des électrons et des trous peuvent diverger. Leur différence est une mesure du déséquilibre local des porteurs et est liée au produit local des populations d’électrons et de trous. En circuit ouvert, la tension aux bornes reflète la différence entre les potentiels électrochimiques établis aux contacts sélectifs ; il ne faut pas assimiler une simple divergence locale des quasi-niveaux de Fermi à une profondeur quelconque à la tension mesurée en circuit ouvert.

À mesure que la tension appliquée varie, le potentiel électrostatique et la distribution des porteurs évoluent simultanément. Sous une tension électrique directe, la barrière de jonction diminue par rapport à l’état d’équilibre ; en mode photovoltaïque, les porteurs photoélectriques créent des populations hors équilibre et génèrent une phototension. Toute variation notable observée dans le tracé du niveau quasi-Fermi doit être analysée en parallèle avec le flux de courant et la résolution du maillage avant d’être interprétée comme une variation brusque du potentiel électrochimique.

7.2. Densités d’électrons et de trous.

Les graphiques de densité de porteurs (??–??) permettent de distinguer les régions où les porteurs majoritaires sont présents des régions où se trouvent les porteurs minoritaires injectés ou photo-générés. Dans l’émetteur de type p, l’espèce majoritaire à l’équilibre est constituée de trous ; dans l’absorbeur de type n, il s’agit d’électrons. Les profils de porteurs minoritaires contiennent des informations importantes sur la collecte et la recombinaison, en particulier du côté du GaAs de la jonction.

Les concentrations d’électrons et de trous sont sensibles à la densité d’états effective, aux décalages de bande, au potentiel électrostatique et à l’équilibre entre la génération et la recombinaison. Les variations de concentration ne peuvent donc pas être attribuées exclusivement au profil de dopage. Une variation importante à proximité de l’hétérojonction peut résulter de la combinaison des effets de l’alignement local des bandes et du transport par dérive et diffusion.

7.3. Densités de courant des électrons et des trous.

Les graphiques des courants d’électrons et de trous (??–??) montrent comment le courant total aux bornes est réparti entre les deux types de porteurs en fonction de la profondeur. La photogénération crée à la fois des électrons et des trous, mais la manière dont chaque type de porteur contribue au courant varie au sein du dispositif en fonction de sa génération, de sa recombinaison, de sa mobilité et du champ électrique local.

Dans un calcul unidimensionnel à l’état stationnaire, la somme des courants d’électrons et de trous, en tenant compte de leur signe, doit être constante, à l’exception des zones où une source de courant ou une perte distribuée est explicitement modélisée. Cependant, chaque composante n’a pas besoin d’être constante : lorsque des porteurs sont générés et se recombinent, les composantes du courant d’électrons et de trous échangent leurs contributions tout en maintenant le courant total. Il s’agit d’une vérification de cohérence efficace pour une solution complète.

Certain courbes peuvent présenter des variations particulièrement marquées dans les conditions de faible courant. Évitez de conclure à l’existence d’une barrière physique au transport à partir d’une seule courbe bruitée : examinez les limites de bande, les densités de porteurs et les composantes de courant avec signe, et vérifiez si cette caractéristique change lorsque le maillage est affiné. La courbe de mobilité distincte (??) offre un moyen pratique de visualiser les coefficients de transport locaux modélisés et de déterminer s’ils varient en fonction du matériau ou de la composition.

8. Recombinaison, taux de porteurs et photogénération.

Le courant produit par une cellule solaire est le résultat d’une compétition entre la génération et la perte d’électrons. Les photons absorbés par le dispositif créent des porteurs de charge, mais seule une fraction de ces porteurs peut atteindre les contacts sélectifs. Les équations locales de continuité des électrons et des trous rendent compte de cet équilibre. OghmaNano présente une gamme de taux de production, qui peuvent être comparés spatialement plutôt que par le biais d’une simple mesure du courant intégré au dispositif.

8.1. Recombinaison par rapport à la polarisation appliquée.

Ouvrez les profils de recombinaison (??–??). Le taux de recombinaison est un taux volumique, généralement exprimé en nombre de porteurs par mètre cube par seconde. Il ne doit pas être comparé numériquement à une densité de courant sans intégration sur une distance et multiplication par la charge élémentaire. Pour un dispositif unidimensionnel, une densité de courant de recombinaison illustrative est \(J_{\mathrm{rec}}=q\int R(y)\,dy\), en fonction de la définition choisie du taux net et des limites.

Comparez non seulement les valeurs maximales, mais aussi l’amplitude et la position des pics. Un pic étroit peut contribuer moins à la perte globale qu’un pic modéré qui s’étend sur tout l’absorbeur. Utilisez la même tension et la même région lorsque vous comparez les mécanismes. Dans une hétérojonction, l’accumulation de porteurs près d’une discontinuité de bande peut augmenter localement la recombinaison, mais l’élément de diagnostic pertinent est de déterminer si cette accumulation est réellement visible dans les graphiques de densité et de bande.

8.2. Taux de recombinaison électron-trou.

Les données relatives aux taux de recombinaison électron-trou (??–??) permettent de comparer les valeurs de taux affichées dans l’aperçu. Il est important de distinguer la recombinaison nette de toute capture, émission, génération ou transition de porteurs libres individuelle. Toutes les valeurs de taux affichées ne représentent pas nécessairement un mécanisme de perte indépendant ; additionner les courbes affichées sans vérifier leur définition peut entraîner un double comptage des voies de transfert.

Pour un canal de recombinaison radiative nette, la loi bien connue \(R_{\mathrm{rad}}=B(np-n_i^2)\) illustre pourquoi la recombinaison augmente lorsque les populations de porteurs de charge augmentent. La recombinaison de type SRH dépend, quant à elle, du taux d’occupation des pièges et de la cinétique de capture. L’importance relative de ces processus dépend des paramètres effectifs du matériau utilisés dans la simulation. Ce tutoriel ne part pas du principe que la recombinaison radiative domine toutes les couches ou tous les points de polarisation, simplement parce que le GaAs est un semi-conducteur à bande interdite directe.

8.3. Profil de la génération.

Le taux de génération de porteurs optiques est fondamentalement différent d’un taux de recombinaison : il représente une source plutôt qu’une perte. Pour le flux de photons en fonction de la longueur d’onde \(\Phi(\lambda,y)\) et le coefficient d’absorption \(\alpha(\lambda,y)\), une relation locale simple est \(G(y)=\int \alpha(\lambda,y)\Phi(\lambda,y)\,d\lambda\), et le calcul précis dépend des interférences, de la réflexion et des définitions du champ du modèle optique choisi.

Les profils de génération enregistrés (?? et ??) vous permettent de visualiser les zones où les porteurs de charge sont générés. Une génération plus intense près de la zone éclairée peut résulter d’une absorption exponentielle ; l’interférence et l’absorption en fonction de la longueur d’onde peuvent entraîner une dépendance de la profondeur plus complexe. Un porteur de charge généré optiquement n’est pas automatiquement un porteur collecté, c’est pourquoi il est nécessaire d’étudier la génération en même temps que les courbes de courant et de recombinaison.

9. Rendement quantique externe : collecte des porteurs en fonction de la longueur d’onde.

L’efficacité quantique externe (EQE) mesure le nombre d’électrons collectés par le circuit externe pour chaque photon incident sur le dispositif, à une longueur d’onde donnée, en tenant compte du signe et de la normalisation utilisés pour la sortie. Dans un scénario idéal où un seul électron est collecté par photon \(EQE(\lambda)=J_{\mathrm{photo}}(\lambda)/(q\Phi_{\mathrm{incident}}(\lambda))\), le courant spectral et le flux de photons sont exprimés de manière cohérente.

Pour lancer le calcul de l’EQE, sélectionnez l’option de simulation EQE dans OghmaNano et exécutez-la, puis examinez le résultat enregistré dans la section « Sortie » (??). Le fichier de simulation fourni contient également une longueur d’onde de test EQE configurée à 710 nm ; il ne faut pas confondre ce paramètre avec un spectre EQE à large bande complet, mesuré ou calculé, à moins qu’une analyse de balayage de longueurs d’onde n’ait été effectivement effectuée et que la sortie ne contienne ce spectre.

Pour l’arséniure de gallium (GaAs), les énergies des photons proches et supérieures à sa bande interdite correspondent à la limite proche infrarouge/visible de la réponse photovoltaïque. L’émetteur en AlGaAs, qui possède une bande interdite plus large, peut être plus transparent sur une partie de la plage d’absorption utile du GaAs, ce qui augmente la proportion de lumière disponible pour l’absorbeur. À des longueurs d’onde très courtes, l’absorption dans l’AlGaAs avant et la recombinaison des porteurs générés près de la surface peuvent réduire la collecte. À des longueurs d’onde plus longues, près de la limite d’absorption du GaAs, une absorption incomplète dans un absorbeur de 2,8 µm d’épaisseur finie peut devenir importante. Les conclusions spectrales quantitatives doivent être tirées de la courbe d’efficacité quantique externe (EQE) calculée et vérifiées à l’aide d’ensembles de données optiques, et non déduites uniquement de la bande interdite.

L’efficacité quantique externe (EQE) n’est pas équivalente à l’absorptance optique : l’absorptance compte le nombre de photons absorbés, tandis que l’EQE compte le nombre de porteurs collectés. La comparaison des deux permet de déterminer les pertes électriques lors de la collecte. Si l’absorption est élevée, mais que l’EQE est faible à une longueur d’onde donnée, il faut examiner le profil de génération spatiale et le comportement de recombinaison/transport de la couche dans laquelle ces photons sont absorbés.

10. Calculs de l’intensité lumineuse pour les modèles Suns–Voc et Suns–Jsc.

10.1. Suns–Voc

L’analyse Suns–Voc étudie la relation entre la tension en circuit ouvert et l’intensité de l’éclairage. Le circuit ouvert est défini par un courant net externe nul aux bornes, de sorte que les porteurs générés par la lumière créent une tension au lieu de fournir de l’énergie à une charge. L’exemple fourni présente une configuration Suns–Voc couvrant un multiplicateur d’intensité allant de 0,01 à 1 000 « sols » (unités d’intensité lumineuse), avec des incréments de 1,2. Accédez à ce mode de simulation et examinez les résultats (??) et la courbe (??).

Dans un modèle de diode idéal où la physique de la recombinaison est approximativement indépendante de l’intensité lumineuse, la relation \(V_{OC}\approx(n_{\mathrm{id}}k_BT/q)\ln(J_{\mathrm{ph}}/J_0+1)\) prédit une augmentation à peu près logarithmique de la tension en circuit ouvert en fonction de l’intensité lumineuse. Ici, \(n_{\mathrm{id}}\) représente un facteur d’idéalité effectif. Dans un dispositif à hétérojonction, la distribution locale des porteurs, les décalages de bande, les canaux de recombinaison et le comportement en régime d’injection élevée peuvent tous varier en fonction de l’intensité, de sorte que la pente effective n’a pas besoin d’être constante sur toute la plage de mesure.

La méthode Suns–Voc est utile pour étudier la réponse implicite de la diode en l’absence de courant. Elle ne prend pas en compte à elle seule toutes les pertes de tension dues au passage du courant dans une zone de contact résistive ou une couche de transport dans des conditions de production d’énergie. Une comparaison du comportement de Suns–Voc avec la courbe J–V sous illumination peut donc aider à distinguer les limitations liées à la recombinaison des pertes de transport dépendant du courant, bien que l’interprétation d’une telle différence nécessite une cohérence dans l’illumination, les modèles de recombinaison et les définitions de la tension.

10.2. Suns – Jsc

Suns–Jsc analyse le courant de court-circuit en fonction de l’intensité de l’éclairage. L’exemple est configuré pour une série de mesures commençant à 0,01 unité d’ensoleillement et se terminant à 10 unités d’ensoleillement, avec un facteur d’intensité multiplicatif de 1,05 et l’incrément de départ enregistré sundp = 0.01. Utilisez le sélecteur de simulation Suns–Jsc et examinez le résultat dans ?? et ??.

Dans le régime le plus simple, où l’efficacité de la collecte est constante, le courant de court-circuit varie approximativement de manière linéaire en fonction du flux de photons incident, ce qui explique \(|J_{SC}|\propto P_{\mathrm{sun}}\). Un écart systématique par rapport à la linéarité peut indiquer que la collecte, la recombinaison ou le transport des porteurs dépendent de l’intensité. Cependant, l’interprétation doit également tenir compte de la manière dont le code modifie l’échelle de l’illumination optique et de la convergence numérique de chaque point.

Les deux mesures de la réponse en fonction de l’intensité permettent de répondre à des questions complémentaires : la mesure Suns–Voc examine la tension établie en l’absence de courant externe, tandis que la mesure Suns–Jsc examine le courant collecté lorsque la tension appliquée est approximativement nulle. Ces deux mesures doivent être interprétées conjointement avec la courbe J–V standard obtenue sous un éclairage solaire normal, et non pas utilisées comme des substituts à cette dernière.

11. Modélisation optique et distribution spatiale de la photogénération.

Le solveur électrique nécessite un taux de photogénération spatiale, mais ce taux est fourni par le calcul optique. Dans l’exemple présent, la source lumineuse est configurée pour le spectre solaire AM1.5G, avec un éclairage provenant du dessus (côté y0), et le modèle de génération est une matrice de transfert. La grille spectrale couvre la plage de 320 à 1 100 nm, avec 201 points de longueur d’onde configurés ; une grille spatiale optique distincte couvre l’ensemble du dispositif de 3,4 µm, avec 200 points configurés. Il s’agit de discrétisations optiques, qui diffèrent de la grille électrique décrite précédemment.

Ouvrez l’interface optique et sélectionnez les onglets de sortie disponibles (?? à ??). Les captures d’écran illustrent les différentes vues graphiques optiques, y compris les graphiques qui peuvent sembler peu fournis ou vides pour certaines quantités sélectionnées. Un panneau vide ne doit pas être interprété automatiquement comme une absorption optique nulle : vérifiez d’abord que le calcul optique pertinent a été exécuté, qu’un ensemble de données de sortie approprié existe et que ses plages de longueurs d’onde ou spatiales sont couvertes par les axes sélectionnés.

La méthode de la matrice de transfert permet d’évaluer la manière dont les ondes optiques se propageant vers l’avant et vers l’arrière interagissent avec une pile de couches ayant des indices de réfraction complexes \(\tilde n(\lambda)=n(\lambda)+ik(\lambda)\). Sa solution du champ peut prendre en compte la réflexion et l’interférence ; l’absorption locale est ensuite traduite en un taux de génération en utilisant l’énergie des photons. Pour l’absorbeur en GaAs, le coefficient d’absorption dépendant de la longueur d’onde est une donnée essentielle, car il détermine où les photons de différentes énergies sont absorbés à l’intérieur de la couche de 2,8 µm.

Soyez particulièrement attentif lors de l’interprétation des données optiques de l’AlGaAs. Le modèle de matériau électrique utilise une fraction d’alliage spécifiée de manière explicite, tandis que la base de données de matériaux optiques sélectionnée est référencée de manière indépendante. Avant d’utiliser le calcul pour la conception spectrale quantitative, vérifiez que l’ensemble de données Inorganic/AlGaAs/Adachi fournit bien la dépendance de composition appropriée aux longueurs d’onde concernées. Une fraction d’alliage électrique de 0,30 ne prouve pas que toutes les constantes optiques varient correctement en fonction de la composition.

De même, la structure unidimensionnelle simulée idéalise la géométrie optique. Elle ne modélise pas indépendamment une grille métallique avant fabriquée, la propagation latérale du courant, la texture de surface, les revêtements antireflets détaillés ou les défauts introduits par un processus épitaxial réel, à moins que ces caractéristiques ne soient spécifiquement incluses dans les modèles optiques et électriques. L’analyse optique est donc particulièrement utile pour comprendre les tendances et identifier les pertes spectrales probables, tandis que la comparaison avec les cellules mesurées nécessite une structure soigneusement adaptée et des données de matériaux calibrées.

12. Hypothèses, vérifications et limites.

Cet exemple doit être considéré comme une démonstration numérique pratique d’une hétérojonction AlGaAs/GaAs, et non comme une prédiction validée du rendement certifié d’une cellule solaire particulière. La structure à quatre couches, les contacts et la discrétisation proviennent de la configuration de simulation fournie, et les captures d’écran montrent que plusieurs calculs et vues de résultats ont été préparés. Une prédiction quantitative fiable exige en outre des matériaux, une optique, des coefficients de recombinaison, une qualité des contacts et une convergence numérique vérifiés de manière indépendante.

Géométrie et dimensionnalité. Le visualiseur 3D est une représentation visuelle ; dans ce tutoriel, la dépendance de la profondeur électrique et optique est unidimensionnelle. Les effets tels que l’ombrage de la grille avant, les pertes aux bords, la chute de tension latérale et les contacts non uniformes ne sont pas pris en compte dans cette description de base unidimensionnelle.

Cohérence entre les modèles de matériaux. La largeur de bande interdite et l’affinité électronique d’un alliage dont la composition varie doivent être issues de modèles cohérents. Les scripts Lua pour les propriétés électriques et les ensembles de données optiques \(n,k\) constituent des entrées distinctes. Toute modification appliquée à un seul paramètre peut involontairement créer des discontinuités artificielles, en particulier au niveau de l’hétérojonction.

Recombinaison et interfaces. Les paramètres de recombinaison volumique de type SRH sont présents, mais cela ne prouve pas qu’une véritable interface AlGaAs/GaAs a été modélisée avec une vitesse de recombinaison à l’interface validée expérimentalement. La qualité réelle de l’interface peut influencer la tension mesurée et la collecte des porteurs. Les modifications apportées aux pièges et aux processus radiatifs/d’Auger doivent être testées une par une et examinées à l’aide des profils de taux.

Reproductibilité numérique. Vérifiez la convergence des résultats pour l’ensemble des courbes J–V et des variations d’intensité, effectuez un raffinement du maillage à proximité de l’hétérojonction et déterminez si les principaux paramètres photovoltaïques et les profils internes sont stables. L’échec d’un point particulier à intensité élevée ne constitue pas une preuve d’un effet physique du dispositif. Utilisez une base de référence inchangée pour distinguer les tendances physiques de la sensibilité du solveur.

Interprétation des captures d’écran. Chaque capture représente un état sélectionné parmi les résultats de simulation enregistrés. Les numéros des figures de ce tutoriel indiquent l’index de la capture d’écran, et non une tension appliquée garantie. Avant d’associer une valeur de tension numérique à un profil particulier, consultez l’annotation de la tension réelle dans le graphique OghmaNano. Évitez de déduire une valeur numérique pour \(V_{OC}\), \(J_{SC}\), le facteur de remplissage ou le rendement à partir d’une petite vignette, lorsque le fichier de données de sortie fournit les valeurs exactes.

13. Examens complémentaires suggérés.