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Neural network based modeling of diffusion process for high-speed avalanche photodiodes fabrication

机译:基于神经网络的高速雪崩光电二极管扩散过程建模

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摘要

This paper presents the modeling methodology of Zn diffusion process utilized for high -speed avalanche photodiode fabrication using neural networks. The modeling can characterize the effects of diffusion process conditions on the performance metrics of diffusion process. Three different InP-basd test structures with different doping concentrations in diffused layer are explored. Three input factors (sealing pressure, amount of Zn_3P_2 source per volume, and doping concentration of diffused layer) are examined with respect to the two performance metrics (diffusion-rate and Zn doping concentration) by means of D-optimal design experiment.
机译:本文介绍了使用神经网络的高速雪崩光电二极管制造中使用的Zn扩散过程的建模方法。该建模可以表征扩散过程条件对扩散过程的性能指标的影响。探索了三种不同的InP基测试结构,这些结构在扩散层中具有不同的掺杂浓度。通过D优化设计实验,针对两个性能指标(扩散率和Zn掺杂浓度)检查了三个输入因子(密封压力,每体积Zn_3P_2源的量以及扩散层的掺杂浓度)。

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