Teoria della modellazione della diffusione per derivaTeoria della modellazione della diffusione per deriva

1. Introduzione1. Introduzione

Il modello elettrico di OghmaNano è un sistema flessibile basato sul principio della deriva e della diffusione, che può essere eseguito in 1D, 2D o in 3D, a seconda delle opzioni selezionate. Ciò lo rende applicabile a un’ampia gamma di dispositivi: 1D per le celle solari standard, 2D per i dispositivi planari come gli OFET e 3D per architetture più complesse come le eterogiunzioni bulk. Ciò che rende distintiva l’implementazione di OghmaNano è il suo approccio dettagliato alla gestione degli stati di trappola. Gli utenti possono definire le proprie distribuzioni di stati di trappola nello spazio energetico, consentendo una descrizione fisicamente realistica dei materiali disordinati. La ricombinazione assistita da trappole viene trattata esplicitamente attraverso il formalismo completo di Shockley-Read-Hall, in funzione sia dell’energia che della posizione. Questo approccio è fondamentale per modellare con precisione i semiconduttori disordinati, in cui le distribuzioni di trappole influenzano notevolmente la mobilità dei portatori di carica, i tassi di ricombinazione e le risposte transitorie. (Per ulteriori informazioni, vedere Materiali disordinati.) Evitando l’assunzione che tutti gli stati di trappola siano sempre in equilibrio, OghmaNano consente la corretta simulazione di fenomeni transitori come le misurazioni del tempo di volo (ToF) e CELIV, oltre al funzionamento in regime stazionario. È anche possibile modellare i materiali ordinati semplicemente disattivando le trappole.Il modello elettrico di OghmaNano è un sistema flessibile basato sul principio della deriva e della diffusione, che può essere eseguito in 1D, 2D o in 3D, a seconda delle opzioni selezionate. Ciò lo rende applicabile a un’ampia gamma di dispositivi: 1D per le celle solari standard, 2D per i dispositivi planari come gli OFET e 3D per architetture più complesse come le eterogiunzioni bulk. Ciò che rende distintiva l’implementazione di OghmaNano è il suo approccio dettagliato alla gestione degli stati di trappola. Gli utenti possono definire le proprie distribuzioni di stati di trappola nello spazio energetico, consentendo una descrizione fisicamente realistica dei materiali disordinati. La ricombinazione assistita da trappole viene trattata esplicitamente attraverso il formalismo completo di Shockley-Read-Hall, in funzione sia dell’energia che della posizione. Questo approccio è fondamentale per modellare con precisione i semiconduttori disordinati, in cui le distribuzioni di trappole influenzano notevolmente la mobilità dei portatori di carica, i tassi di ricombinazione e le risposte transitorie. (Per ulteriori informazioni, vedere Materiali disordinati.) Evitando l’assunzione che tutti gli stati di trappola siano sempre in equilibrio, OghmaNano consente la corretta simulazione di fenomeni transitori come le misurazioni del tempo di volo (ToF) e CELIV, oltre al funzionamento in regime stazionario. È anche possibile modellare i materiali ordinati semplicemente disattivando le trappole.

L’architettura del risolutore è progettata per garantire flessibilità e prestazioni ottimali. Al suo interno, OghmaNano può risolvere l’intero sistema di equazioni accoppiate di deriva-diffusione e di Poisson all’interno di un unico sistema Jacobiano 1D/2D/3D, oppure utilizzare metodi impliciti a direzione alternata (ADI), risolvendo le equazioni in successivi segmenti lungo diverse direzioni spaziali. Per un controllo ancora maggiore, i risolutori per l’equazione di Poisson, l’equazione di continuità degli elettroni e l’equazione di continuità delle lacune possono essere eseguiti in modo indipendente e quindi accoppiati in modo iterativo. Inoltre, il nucleo completo del risolutore può essere programmato tramite LuaScript, consentendo di definire flussi di lavoro personalizzati, eseguire analisi parametriche o implementare strategie di simulazione ibride. In questo modo, i ricercatori possono beneficiare sia della robustezza di un risolutore multiphysics pronto all’uso, sia della flessibilità necessaria per estendere o adattare le simulazioni alle proprie esigenze. Il resto di questa sezione introduce i principi fisici alla base del modello di deriva-diffusione: la descrizione del trasporto delle cariche tramite deriva e diffusione, la soluzione dell’equazione di Poisson per il potenziale elettrostatico e l’utilizzo della statistica di Fermi-Dirac per descrivere le popolazioni di cariche.L’architettura del risolutore è progettata per garantire flessibilità e prestazioni ottimali. Al suo interno, OghmaNano può risolvere l’intero sistema di equazioni accoppiate di deriva-diffusione e di Poisson all’interno di un unico sistema Jacobiano 1D/2D/3D, oppure utilizzare metodi impliciti a direzione alternata (ADI), risolvendo le equazioni in successivi segmenti lungo diverse direzioni spaziali. Per un controllo ancora maggiore, i risolutori per l’equazione di Poisson, l’equazione di continuità degli elettroni e l’equazione di continuità delle lacune possono essere eseguiti in modo indipendente e quindi accoppiati in modo iterativo. Inoltre, il nucleo completo del risolutore può essere programmato tramite LuaScript, consentendo di definire flussi di lavoro personalizzati, eseguire analisi parametriche o implementare strategie di simulazione ibride. In questo modo, i ricercatori possono beneficiare sia della robustezza di un risolutore multiphysics pronto all’uso, sia della flessibilità necessaria per estendere o adattare le simulazioni alle proprie esigenze. Il resto di questa sezione introduce i principi fisici alla base del modello di deriva-diffusione: la descrizione del trasporto delle cariche tramite deriva e diffusione, la soluzione dell’equazione di Poisson per il potenziale elettrostatico e l’utilizzo della statistica di Fermi-Dirac per descrivere le popolazioni di cariche.