太陽電池薄膜材料CFD數值模擬及優化策略研究

孫肖林， 李 路， 王昕萌

(1.三江學院電子信息工程學院，江蘇南京210012；2.南京新奧太陽能有限公司，江蘇南京210019)

太陽電池薄膜材料CFD數值模擬及優化策略研究

孫肖林1， 李 路1， 王昕萌2

(1.三江學院電子信息工程學院，江蘇南京210012；2.南京新奧太陽能有限公司，江蘇南京210019)

主要研究對象為GaInP太陽電池薄膜材料，生長參數采用金屬有機化學氣相沉積(MOCVD)反應室內氣體熱流場CFD的數值模擬結果，通過動力學蒙特卡洛(KMC)法對薄膜的生長過程進行計算模擬，得到了數據的分布形式及通信的優化策略并同時降低通信開銷，在已知沉積條件的情況下對以大量粒子為基礎的薄膜的生長情況進行了仿真分析，這有效地解決了計算機單機能力不足的情況，同時大大降低了仿真的時間。經過分析可知，模擬所得結果與試驗結果一致，這為優化在MOCVD技術下GaInP薄膜生長的工藝參數提供了一定的理論依據。

GaInP太陽電池薄膜材料；蒙特卡洛法；計算仿真；優化策略

以GaAs為基系的多結太陽電池是目前最具競爭力的新型太陽電池之一，在研制該太陽電池的方法中，應用MOCVD技術可生長出相對比較復雜的器件結構，這也使得多結疊層太陽電池的規模化生產成為可能。由于應用MOCVD技術過程中薄膜的生長過程比較復雜，所以對其生長過程的研究大部分采用計算機模擬的方式。計算機模擬的主要方法有分子動力學法、蒙特卡洛法及第一原理法等，其中將蒙特卡羅法與分子動力學相結合的動力學蒙特卡洛法(KMC)由于本身為隨機過程等特點被廣泛應用于薄膜生長過程的模擬中[1]。本文的研究對象為應用MOCVD技術并以GaAs為襯底進行生長的GaInP太陽電池薄膜材料，薄膜的生長參數由反應室內氣體熱流場CFD的數值模擬結果確定，同時對KMC原子薄膜的生長情況進行仿真，通過并行計算的方法實現對薄膜生長狀態的模擬，這樣可使仿真時間大大縮短。

1 太陽電池薄膜生長的KMC模擬及并行計算算法

在應用KMC法對薄膜的生長狀態進行模擬時，假設原子發生擴散、脫附、沉積等現象具有一定的隨機性。運用相應的CFD軟件對反應室內氣體的熱流場進行模擬計算，并通過后處理軟件對數據進行處理，同時記錄數據中表示Ga、In和P原子位置的信息，最終得到表示三維的網格數據文件。假設，KMC晶格的組成為個小立方體，其中每個小立方體的邊長為Ga、In和P三種原子直徑的平均值D(約為0.285 nm)，其中分別表示KMC的長寬高，其大小由運算量和所模擬對象的數目決定，應用相關的公式可將CFD所得的網格數據映射到KMC晶格空間中[2]。

在原子進行吸附時，首先在襯底上任意選擇一點，當格點為空時則占據該點，當格點不為空時躍遷至薄膜上層中的空格點，當所沉積的原子越來越多時薄膜則逐步進入生長階段。其中原子擴散的速率主要由基底溫度和周圍原子與其的相互作用所決定，應用相關公式計算可得吸附原子躍遷和原子向空位躍遷的速率等。在進行KMC模擬時，一般將最近鄰和次近鄰兩個位置選為其擴散位置，若原子周圍出現3個以上相鄰原子時，原子就停在這一位置。

在應用KMC法對薄膜的生長過程進行研究時，假設原子的位置均可用KMC晶格空間中相應的點表示，而且沉積原子的躍遷速率僅由其周圍環境決定。這樣可將對晶格空間較大的薄膜的模擬分解為一定數量的較小的空間內薄膜生長并行模擬[3]。在設計GaInP薄膜KMC生長并行算法時，需考慮通信策略問題各數據的分布方式，這樣可平衡并行計算的各個進程，同時可減少各進程之間的通信量及通信次數。

當GaInP薄膜KMC生長時，由于襯底上各原子之間具有很強的相關性，所以通過劃分成塊的方式將KMC晶格空間劃分為若干個連續的子空間，且每個子空間所包含的KMC晶格數相同，這樣可使不同的進程模擬相應子空間的KMC生長過程，這樣可保持各進程的負載之間的平衡。為了減少各進程之間的通信量及通信次數，在劃分晶格空間時應考慮位于薄膜生長邊界區域原子的通信問題。當原子進行躍遷時其速率的大小主要由其周圍晶格的勢能所決定[4]。圖1所示為劃分晶格空間時的兩種方式。當采用格狀劃分時，位于邊界處的原子需和3個進程通信，當采用片狀劃分時，位于邊界處的原子只需和1個進程通信即可，所以采用片狀劃分的方式對晶格空間進行劃分。

圖1 KMC晶格劃分

當應用KMC方法對薄膜的生長過程進行研究時只需考慮擴散和吸附事件，為了減少各進程之間的通信量及通信次數，將每個進程的數據分兩部分進行存儲：分別為本地空間和鄰域拷貝空間。當計算吸附過程時，首先更新本地空間中原子的位置信息，從而減少通信次數，當計算擴散過程時，只將襯底中邊界處的原子與其它進程之間進行通信，同時對鄰域拷貝空間中的數值進行更新，從而減少通信量[5]。這樣使每個進程既對其區域內的原子數據進行記錄，又對襯底上其鄰域的原子數據進行記錄。晶格空間襯底進程的劃分情況見圖2，其中陰影部分包括進程2的鄰域拷貝空間，這主要是由于在進行擴散時需與進程1和進程3通信。圖3所示為GaInP薄膜KMC生長的并行計算模擬算法簡圖，圖4和圖5所示為各進程算法中的原子擴散過程及吸附過程。

圖2 晶格空間襯底進程的劃分情況

圖3 并行計算模擬KMC生長GaInp薄膜

圖4 并行計算中的吸附算法

圖5 并行計算中的擴散算法

記錄計算所得的Ga、In和P三種原子的坐標，進行可視化仿真時的輸入參數為經晶格空間到CFD網格空間變換后的結果，應用OpenInventor軟件實現薄膜生長的可視化。圖6所示為三維GaInP薄膜KMC生長過程的仿真算法。

Gowth process of CFD numerical simulation of solar cell membrane material and optimization strategy research

The main research object was the GaInP solar cell membrane materials.The growth parameters was using metal organic chemical vapor deposition(MOCVD)reaction chamber gas heat flow field of CFD numerical simulation results,using the kinetic monte carlo(KMC)method calculation and simulation of thin film growth process,obtained the data distribution form and the optimization of communication strategies and reduce communication overhead at the same time,in the case of sedimentary conditions known to a large number of particles on the basis of thin film growth simulation analyses.It effectively solved the computer LAN ability of insufficient,at the same time,greatly reduced the simulation time.After analysis,the simulation results agree with the experimental results,the optimization for the GaInP thin film growth under MOCVD technology parameters have provided the certain theory basis.

GaInP solar cell membrane materials;monte carlo method;computational simulation;optimization strategy

TM914

A

1002-087X(2016)12-2375-02

2016-05-12

2014年江蘇省高校自然科學基金（14KJD510009）

孫肖林（1982—），女，山西省人，碩士，講師，主要研究方向為光電集成電路設計。