太阳能级硅（SOG-Si）光伏电池中多孔硅吸杂工艺及其神经网络分析方法研究

【摘要】：光伏电池的开发及应用是解决能源危机与环境问题的有效途径。太阳能级硅(SOG-Si)材料的使用是降低晶硅光伏电池生产成本的主要措施,但SOG-Si中所存在的杂质与缺陷极大地降低了光伏电池的转换效率,成为制约SOG-Si光伏电池发展的瓶颈。本论文对单结硅光伏电池的光生电流密度进行了数值模拟,研究了复合损失参数与硅光伏电池性能参数之间的关系,论证了提高衬底材料少数载流子寿命对提高电池性能的作用；利用理论与实验相结合的方法,重点研究了改善SOG-Si材料及光伏电池性能的多孔硅层(PSL)吸杂工艺,提出了新的吸杂方法并将之应用于SOG-Si光伏电池的制造工艺中；探讨了利用神经网络(NN)分析方法对PSL吸杂工艺进行研究的可行性,建立了基于反向传播神经网络(BPNN)的多孔硅(PSL)吸杂效果预测模型,并进行了工艺参数灵敏度分析。本论文的研究工作是结合2007年兰州市科技计划项目“新型硅单晶光伏电池的开发与产业化”(07-2-46)而展开的,主要内容如下： 通过对国内外能源危机与能源变革、晶硅光伏电池的发展历史及现状及SOG-Si光伏电池中常用吸杂工艺等问题的阐述,引出进行SOG-Si光伏电池中PSL吸杂研究的必要性。通过对神经网络在半导体材料及器件中的应用现状综述,论证了将神经网络分析方法应用于PSL吸杂工艺中的可行性。 从微观的半导体能带理论到宏观的硅光伏电池输出特性,以pn结为中心,论述了pn结的形成、数学描述和它的光电转换原理,深入分析了pn结光伏电池的工作原理,使用自编的模拟程序对单结硅光伏电池的光生电流密度进行了数值模拟,重点研究了硅衬底材料与复合损失有关的参数对硅光伏电池光伏特性的的影响,印证了提高SOG-Si衬底材料中少数载流子的寿命对于提高硅光伏电池性能的作用。 对SOG-Si材料中的缺陷和杂质及光伏电池制造过程中常用吸杂技术的吸杂机理进行了系统的研究。利用化学刻蚀法制备出了具有均匀良好表面形貌的PSL。重点研究了PSL吸杂方法及其在SOG-Si光伏电池中的应用,在对PSL常规热处理及恒温磷吸杂方法进行研究的基础上,提出了新的吸杂方法——PSL短周期、间隔重复吸杂(SDIDG(PSL))及PSL连续变温磷扩散吸杂(CVTPDG(PSL))技术。实验结果表明,PSL在O2气氛中的常规热处理具有一定的吸杂效果,可以有效吸除SOG-Si近表面40μm以内的杂质；在O2气氛中加入少量的含氯物质,会增强PSL的吸杂效果；PSL常规热处理吸杂存在一饱和状态,超过此饱和状态后,吸杂效果不再显著；SDIDG(PSL)吸杂方法可以有效克服PSL常规热处理吸杂存在饱和状态的问题,吸杂周期为tl,重复吸杂次数为m的SDIDG(PSL)具有较相同吸杂温度下吸杂时间为t=mt1的PSL常规热处理吸杂更好的吸杂效果；利用PSL作为牺牲层在一定时间内可以提高相同温度下的磷吸杂效果；利用PSL作为牺牲层的常规恒温磷吸杂(CTPDG(PSL))最优吸杂条件为900℃/90min；CVTPDG(PSL)吸杂方法通过适当减少高温吸杂时间,改善了PSL在最优条件下CTPDG(PSL)吸杂过程中高温长时间处理所造成的孔径平均尺寸增大及表面粗糙度下降等限制吸杂效果提高的因素,并通过增加一低温吸杂过程提高了杂质在吸杂区与衬底之间的分凝系数。因此,一定条件下的CVTPDG(PSL)具有较最佳吸杂条件下的CTPDG(PSL)更显著的吸杂效果。 通过正交实验对CVTPDG(PSL)的工艺参数进行了优化,并将优化工艺参数下的CVTPDG(PSL)方法应用于SOG-Si光伏电池的生产工艺中,改善了电池的性能。 首次将神经网络方法应用于CVTPDG(PSL)工艺的分析中,建立了精度较高的基于BPNN的CVTPDG(PSL)吸杂效果预测模型,并对CVTPDG(PSL)的工艺参数灵敏度进行了分析,为判断各工艺参数的重要性,进行工艺参数优化调整估计提供了依据。 【关键词】：太阳能级硅(SOG-Si) 多孔硅(PSL) 吸杂 神经网络(BPNN)
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM914.4
【目录】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-12
• 第一章 绪论12-26
• 1.1 能源危机与能源变革12-14
• 1.2 晶硅光伏电池的发展历史与现状14-16
• 1.3 SOG-Si光伏电池中的常用吸杂工艺16-19
• 1.4 神经网络在半导体材料及器件中的应用现状19-20
• 1.5 主要研究内容及创新点20-21
• 参考文献21-26
• 第二章 硅光伏电池的器件物理基础26-42
• 2.1 半导体的能带论和掺杂原理26-27
• 2.2 pn结的形成及其数学描述27-37
• 2.2.1 热平衡态下的pn结27-30
• 2.2.2 基本方程30-32
• 2.2.3 外加电压下的pn结32-35
• 2.2.4 光照下的pn结35-37
• 2.3 硅光伏电池特性表征37-40
• 2.3.1 pn结硅光伏电池的等效电路、伏安特性及输出参数37-39
• 2.3.2 复合损失对于电池效率的影响39-40
• 2.4 小结40
• 参考文献40-42
• 第三章 单结硅光伏电池光生电流密度的数值模拟42-60
• 3.1 太阳辐射光谱42-43
• 3.2 单结硅光伏电池光生电流密度的数值分析43-48
• 3.2.1 光生电流密度计算模型44-45
• 3.2.2 单结硅光伏电池光生电流密度推导45-48
• 3.3 硅光伏电池光生电流密度的数值模拟实验48-58
• 3.3.1 实验目的及实验方法48
• 3.3.2 实验参数的设置48-50
• 3.3.3 实验结果及讨论50-56
• 3.3.4 实验结论56-58
• 3.4 小结58
• 参考文献58-60
• 第四章 PSL吸杂及其在SOG-SI光伏电池中的应用60-108
• 4.1 SOG-SI材料的缺陷和杂质60-62
• 4.1.1 非金属杂质60-61
• 4.1.2 金属杂质61-62
• 4.2 吸杂机理62-65
• 4.2.1. 松弛吸杂63
• 4.2.2 分凝吸杂63-65
• 4.3 PSL刻蚀机理及制备65-75
• 4.3.1 PSL常用制备方法65
• 4.3.2 PSL化学刻蚀机理及形成过程65-68
• 4.3.3 各因素对PSL化学刻蚀特性的影响68-74
• 4.3.4 PSL的化学刻蚀制备与表征74-75
• 4.4 PSL吸杂实验75-78
• 4.4.1 PSL常规热处理吸杂实验76
• 4.4.2 PSL短周期、间隔重复吸杂(SDIDG(PSL))76-77
• 4.4.3 PSL磷吸杂实验77-78
• 4.5 实验测试设备及测试方法78-79
• 4.6 实验结果及讨论79-92
• 4.6.1 PSL常规热处理吸杂79-84
• 4.6.2 SDIDG(PSL)吸杂84-85
• 4.6.3 PSL-PDG85-92
• 4.7 多孔硅吸杂在光伏电池制造工艺中的应用92-101
• 4.7.1 工艺流程92-100
• 4.7.2 电池性能分析100-101
• 4.8 小结101-102
• 参考文献102-108
• 第五章 PSL吸杂工艺神经网络分析方法研究108-133
• 5.1 神经网络的构成108-111
• 5.1.1 神经元模型108-110
• 5.1.2 神经网络模型110-111
• 5.2 BP神经网络111-118
• 5.2.1 BP神经网络(BPNN)模型111-112
• 5.2.2 BPNN学习算法112-117
• 5.2.3 BPNN训练与测试117-118
• 5.3 CVTPDG(PSL)吸杂效果预测BPNN模型网络结构设计118-121
• 5.3.1 输入层的设计118-119
• 5.3.2 输出层的设计119
• 5.3.3 样本的选择119-120
• 5.3.4 隐层数及隐层节点数的设计120-121
• 5.3.5 CVTPDG(PSL)吸杂效果BPNN预测模型网络结构图121
• 5.4 CVTPDG(PSL)吸杂效果预测BPNN模型创建及验证121-131
• 5.4.1 网络创建121-122
• 5.4.2 初始权值的设计122
• 5.4.3 样本数据的处理122-123
• 5.4.4 网络的训练123-125
• 5.4.5 模型的仿真及测试验证125-127
• 5.4.6 参数的灵敏度分析127-131
• 5.5 小结131
• 参考文献131-133
• 第六章 结论133-136
• 6.1 主要结论133-135
• 6.2 研究展望135-136
• 附录 ERDA的标准光谱136-138
• 在学期间的研究成果138-139
• 致谢139

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