顺序浇灌预测半导体缺陷浓度：以CdTe:As掺杂为例

半导体缺陷浓度受生长和冷却过程中的热力学历史强烈影响，但大多数缺陷计算假设瞬时从高温快速浇灌或维持完全平衡——这两种极端情况在现实中很少出现。本文提出顺序浇灌（SQ）作为第3种缺陷计算方法，利用缺陷形成能和迁移能来建模在有限速率冷却下的缺陷浓度。SQ中，每种缺陷在其扩散速率、距离到源/汇以及冷却速率决定的特征温度处被冻结。由于不同电荷态通过电荷中性相互作用，但在不同温度冻结，冻结事件的序列是非交换的。关键的是，房温SQ解不能从完整平衡（EQ）或完整浇灌（FQ）计算中预测——在没有SQ的情况下，很可能产生错误预测。我们以As掺杂CdTe为例进行SQ示范，实验数据显示掺杂随冷却速率变化以及在光伏用多晶薄膜与批量晶体之间存在差异。SQ计算表明，快速扩散的缺陷如Cd空位仍可在更低温度保持活性，并在更大的特征距离处冻结，导致快速冷却或批量样品中强烈补偿和n型行为。较慢冷却和较小特征距离抑制供体冻结，增强p型活化。这些结果确立了SQ作为一种物理透明且计算高效的框架，将冷却条件、样品几何形状与缺陷动力学联系到CdTe及相关材料的掺杂活化。