Types de Simulation

Référence des 22 types routés par SesameRouter dans le dépôt actuel.

Lecture scientifique. Les types scalaires PV, les études agrégées et les diagnostics non-IV ne portent pas le même niveau de preuve. Les structures multicouches, tandem et triple jonction doivent être interprétées avec les métadonnées de validité et scientific_readiness.

Atlas détaillé des 22 simulations

Cette section sert de canevas éditorial pour documenter chaque simulation avec le même niveau de rigueur. Les trois emplacements d'images proposés par simulation sont volontairement nommés de manière stable : déposez les fichiers PNG dans docs/img/ avec ces noms et la page les affichera automatiquement à la place du placeholder.

Homojunction homojunction

simulations.homojunction.simulate_homojunction · PV scalaire · 1D, 2D optionnel via geometry.ly/ny

Modèle de jonction p-n dans un matériau unique. C'est la simulation de référence pour vérifier le transport drift-diffusion, la génération optique, la zone de déplétion et l'extraction des paramètres photovoltaïques.

Entrées critiques
materials.active, geometry.thickness_n/p, doping.n_region/p_region, voltages, illumination, temperature.
Physique
Poisson + continuité électrons/trous, courant de dérive-diffusion, génération Beer-Lambert ou TMM, recombinaisons SRH/Auger/radiative selon le matériau.
Sorties
current_density, jsc, voc, fill_factor, efficiency, band_diagram, champs, densités et diagnostics de validité.
À surveiller
Convergence Sesame, valeurs extrêmes de flux photonique, maillage trop grossier autour de la jonction, fallback analytique ou fallback 2D→1D.
3 images à ajouter
Schéma physique Empilement n/p, dopages, contacts et direction de la lumière. img/sim-homojunction-structure.png
Résultat principal Courbe J-V annotée avec Jsc, Voc, FF et PCE. img/sim-homojunction-jv.png
Diagnostic interne Diagramme Ec/Ev/Ef ou carte de recombinaison. img/sim-homojunction-bands.png

Heterojunction heterojunction

simulations.heterojunction.simulate_heterojunction · PV scalaire · 1D, 2D optionnel

Simulation d'une jonction entre deux matériaux différents, par exemple CdS/CdTe ou a-Si/c-Si. Le point central n'est plus seulement le dopage, mais l'alignement de bandes à l'interface.

Entrées critiques
materials.n_type, materials.p_type, dopages, épaisseurs, pièges d'interface et contacts.
Physique
Règle d'Anderson pour delta_Ec/delta_Ev, transport drift-diffusion de part et d'autre, recombinaison d'interface si configurée.
Sorties
J-V, offsets de bande, type I/II/III, hetero_limitations, diagramme de bandes avec discontinuités.
À surveiller
Tunneling non modélisé si barrière trop haute, dipôles d'interface absents, paramètres matériaux manquants ou estimés.
3 images à ajouter
Schéma physique Interface n/p avec matériaux et offsets. img/sim-heterojunction-structure.png
Bandes Ec/Ev montrant spike ou cliff. img/sim-heterojunction-offsets.png
Performance J-V avant/après changement de vitesse de recombinaison d'interface. img/sim-heterojunction-jv.png

Graded Heterojunction graded_heterojunction

simulations.heterojunction.simulate_graded_heterojunction · PV scalaire

Variante de l'hétérojonction où l'interface est remplacée par une zone de transition en sous-couches. Elle sert à étudier si un gradient de composition réduit les barrières de transport.

Entrées critiques
graded.grade_width, graded.grade_sublayers, matériaux extrêmes, dopages et épaisseurs.
Physique
Interpolation linéaire des paramètres matériaux, lissage de Eg et de l'affinité électronique, résolution Sesame sur la structure effective.
Sorties
Profil de gap, diagramme de bandes lissé, J-V, comparaison avec hétérojonction abrupte.
À surveiller
Un gradient trop fin peut coûter cher numériquement; un gradient trop large change la physique de collection.
3 images à ajouter
Structure Zone de transition découpée en sous-couches. img/sim-graded-structure.png
Profil Evolution de Eg(x) et χ(x). img/sim-graded-profile.png
Comparaison J-V abrupt vs gradé. img/sim-graded-jv-compare.png

Multi Layer multi_layer

simulations.multi_layer.simulate_multi_layer · PV scalaire · jusqu'à 7 couches

Structure générale multicouche pour cellules à empilements complexes : fenêtre, transporteurs sélectifs, absorbeur, buffer, contacts. C'est le mode le plus flexible, mais aussi celui dont l'interprétation demande le plus de prudence.

Entrées critiques
layers[], épaisseurs, matériaux, dopages, contacts, paramètres optiques et ordre des couches.
Physique
Empilement drift-diffusion avec génération optique multicouche; validation renforcée des métriques PV.
Sorties
J-V, résumé par couche, génération intégrée, bandes, diagnostics iv_metrics_valid et scientific_readiness.
À surveiller
Une courbe produite ne signifie pas une performance exploitable; lire les flags de validité avant toute conclusion.
3 images à ajouter
Empilement Couches avec matériaux et épaisseurs. img/sim-multilayer-stack.png
Optique Génération G(x) par couche. img/sim-multilayer-generation.png
Validité Résumé des flags physiques et readiness. img/sim-multilayer-validity.png

With Defects with_defects

simulations.defects.simulate_with_defects · PV scalaire

Ajoute des pièges ponctuels ou localisés au dispositif pour étudier les pertes SRH, la passivation et la dégradation de Voc/FF.

Entrées critiques
defects[].density, energy, sigma_e, sigma_h, région ou position.
Physique
Recombinaison Shockley-Read-Hall via niveaux de pièges dans le gap.
Sorties
J-V dégradée, profils de recombinaison, configuration des défauts effectivement transmise au solveur.
À surveiller
Densités et sections efficaces irréalistes peuvent dominer tout le dispositif et masquer les tendances utiles.
3 images à ajouter
Niveaux Pièges dans le gap. img/sim-defects-levels.png
Impact J-V avec/sans défauts. img/sim-defects-jv.png
Recombinaison Profil R_SRH(x). img/sim-defects-recombination.png

Continuous Defects continuous_defects

simulations.defects.simulate_with_continuous_defects · PV scalaire

Discrétise une distribution continue de pièges dans le gap : gaussienne, queue d'Urbach côté conduction, queue d'Urbach côté valence ou distribution uniforme.

Entrées critiques
trap_distribution.type, total_density, energy_center, width, n_levels.
Physique
Approximation multi-niveaux d'une densité d'états continue, utile pour matériaux désordonnés et queues de bande.
Sorties
Niveaux générés, poids normalisés, J-V et recombinaison associée.
À surveiller
Plus de niveaux augmente le coût; moins de niveaux peut lisser ou déplacer artificiellement la recombinaison.
3 images à ajouter
Distribution DOS dans le gap. img/sim-continuous-defects-dos.png
Discrétisation Niveaux équivalents transmis au solveur. img/sim-continuous-defects-levels.png
Effet Voc/PCE vs densité totale. img/sim-continuous-defects-impact.png

Grain Boundaries grain_boundaries

simulations.defects.analyze_grain_boundaries · PV scalaire / 1.5D, 2D selon config

Analyse l'influence moyenne de joints de grain dans les matériaux polycristallins comme CdTe, CIGS ou silicium polycristallin.

Entrées critiques
grain_boundaries.density, grain_size, vitesse de recombinaison, activation 2D éventuelle.
Physique
Les joints sont assimilés à des zones de recombinaison accrue ou des lignes de défaut selon le mode.
Sorties
Pertes de Jsc/Voc/FF, profils de recombinaison, indicateurs de qualité microstructurale.
À surveiller
Ne pas conclure seulement sur une métrique globale; les cartes/profils expliquent l'origine de la perte.
3 images à ajouter
Microstructure Grains et joints schématiques. img/sim-grain-boundaries-structure.png
Profil Recombinaison ou potentiel au voisinage du joint. img/sim-grain-boundaries-profile.png
Performance PCE vs taille de grain ou densité de défauts. img/sim-grain-boundaries-impact.png

Grain Boundary 2D grain_boundary_2d

simulations.grain_boundary_2d.simulate_2d_grain_boundary · natif 2D

Résout explicitement une jonction p-n 2D avec joint de grain sous forme de défaut linéaire. C'est la simulation à utiliser lorsque la localisation latérale des pertes est importante.

Entrées critiques
geometry.ly, geometry.ny, position du joint, densité et sections efficaces du défaut.
Physique
Transport drift-diffusion 2D, potentiel électrostatique et recombinaison spatialisés.
Sorties
Cartes 2D de potentiel, porteurs, courant, recombinaison et métriques PV globales.
À surveiller
Coût numérique et sensibilité au maillage; commencer avec peu de points avant d'affiner.
3 images à ajouter
Domaine 2D Maillage x-y et ligne de joint. img/sim-gb2d-domain.png
Carte Potentiel ou recombinaison 2D. img/sim-gb2d-map.png
Extraction Coupe latérale au travers du joint. img/sim-gb2d-linecut.png

Parametric Sweep parametric_sweep

simulations.parametric.parametric_sweep · étude agrégée

Lance une simulation de base plusieurs fois en modifiant un paramètre. C'est l'outil pour établir une tendance physique avant de passer à l'optimisation.

Entrées critiques
parametric.parameter, parametric.values, simulation de base complète et cohérente.
Physique
La physique vient de la simulation de base; le sweep ajoute l'organisation, la répétition et l'agrégation.
Sorties
Listes de Jsc/Voc/FF/PCE, courbes par point, progression par point en interface web.
À surveiller
Un paramètre vide ou mal ciblé répète la même simulation; toujours vérifier que la valeur effective change.
3 images à ajouter
Plan Paramètre balayé et valeurs. img/sim-sweep-plan.png
Tendance PCE/Jsc/Voc vs paramètre. img/sim-sweep-metrics.png
Courbes Superposition des J-V. img/sim-sweep-jv-family.png

Optimize Thickness optimize_thickness

simulations.parametric.optimize_thickness · étude agrégée

Recherche une épaisseur absorbante ou d'émetteur qui améliore le compromis absorption, recombinaison et résistance de transport.

Entrées critiques
Bornes d'épaisseur, matériau, dopages, illumination, objectif de performance.
Physique
Compromis entre absorption optique accrue et collection plus difficile dans une couche trop épaisse.
Sorties
Épaisseur optimale, métriques par point et courbe de compromis.
À surveiller
L'optimum dépend du modèle optique; Beer-Lambert et TMM peuvent donner des tendances différentes.
3 images à ajouter
Géométrie Couche dont l'épaisseur varie. img/sim-opt-thickness-geometry.png
Optimum PCE vs épaisseur. img/sim-opt-thickness-pce.png
Compromis Absorption et recombinaison vs épaisseur. img/sim-opt-thickness-tradeoff.png

Temperature Study temperature_study

simulations.temperature.temperature_study · étude agrégée

Évalue la dépendance thermique du dispositif : gap, densités d'états, mobilités, durées de vie et paramètres PV.

Entrées critiques
temperature.values, matériau avec coefficients thermiques, simulation de base stable.
Physique
Modèle de Varshni pour Eg(T), lois de mobilité et densités d'états dépendantes de T.
Sorties
J-V par température, coefficients dVoc/dT et dPCE/dT, évolution du gap.
À surveiller
Les hautes températures peuvent sortir du domaine de calibration des paramètres matériaux.
3 images à ajouter
Thermique Eg(T) ou schéma température. img/sim-temperature-eg.png
J-V Famille de courbes par température. img/sim-temperature-jv.png
Coefficient PCE/Voc vs T. img/sim-temperature-coefficients.png

Variable Illumination variable_illumination

simulations.illumination.variable_illumination · étude agrégée

Balaye l'intensité lumineuse pour analyser faible lumière, 1 sun et concentration. Utile pour distinguer limitations de recombinaison et résistances série/shunt.

Entrées critiques
illumination.intensities, flux AM1.5G de référence, absorption, simulation de base.
Physique
Mise à l'échelle du flux photonique et recalcul des courbes IV sous chaque excitation.
Sorties
Jsc proportionnel à l'éclairement, Voc logarithmique, PCE/FF selon intensité.
À surveiller
Les fortes concentrations peuvent rendre les résistances et l'échauffement dominants, hors modèle si non inclus.
3 images à ajouter
Source Niveaux d'éclairement. img/sim-illumination-levels.png
J-V Courbes par intensité. img/sim-illumination-jv.png
Lois Jsc et Voc vs suns. img/sim-illumination-metrics.png

Spectrum Study spectrum_study

simulations.illumination.spectrum_study · étude agrégée

Compare l'effet de spectres lumineux différents : AM1.5G, AM0 ou spectre utilisateur. Cette simulation répond à la question : le dispositif reste-t-il performant quand la distribution spectrale change ?

Entrées critiques
spectrum.wavelengths, spectrum.intensity ou irradiance, choix du modèle optique.
Physique
Calcul de génération spectrale G(x,λ) puis intégration sur le spectre.
Sorties
Réponse par spectre, Jsc/PCE sous chaque illumination, éventuelle EQE associée.
À surveiller
Unités spectrales et longueurs de tableaux doivent rester cohérentes.
3 images à ajouter
Spectres AM1.5G/AM0/custom. img/sim-spectrum-inputs.png
Génération G(x,λ) ou génération intégrée. img/sim-spectrum-generation.png
Comparaison PCE/Jsc par spectre. img/sim-spectrum-comparison.png

Quantum Efficiency quantum_efficiency

simulations.quantum_efficiency.calculate_eqe · diagnostic non-IV

Calcule l'EQE, c'est-à-dire la fraction de photons incidents convertis en porteurs collectés selon la longueur d'onde.

Entrées critiques
Grille de longueurs d'onde, absorption/reflexion, diffusion/longueurs de collection.
Physique
Absorption spectrale, génération des porteurs et probabilité de collection.
Sorties
eqe(λ), intégrale de Jsc théorique, diagnostics de pertes par domaine spectral.
À surveiller
Ce n'est pas une IV complète; ne pas utiliser seul pour conclure sur FF ou PCE.
3 images à ajouter
Optique Absorption par longueur d'onde. img/sim-eqe-absorption.png
Résultat Courbe EQE(λ). img/sim-eqe-curve.png
Lecture Zones bleu/rouge associées aux pertes. img/sim-eqe-loss-zones.png

Spectral Response spectral_response

simulations.quantum_efficiency.spectral_response · diagnostic non-IV

Convertit la réponse quantique en réponse électrique spectrale, typiquement en A/W. C'est le pont entre une mesure optique et un signal de photodétecteur ou cellule calibrée.

Entrées critiques
EQE ou paramètres permettant de la calculer, longueur d'onde, puissance spectrale.
Physique
Relation SR(λ) = EQE(λ) · qλ/(hc).
Sorties
Réponse A/W, courant spectral intégré, cohérence avec spectre incident.
À surveiller
Grille EQE et grille spectrale doivent avoir la même longueur et les mêmes unités.
3 images à ajouter
Relation EQE → SR. img/sim-sr-conversion.png
Résultat SR(λ) en A/W. img/sim-sr-curve.png
Intégration SR × spectre incident. img/sim-sr-integral.png

Tandem tandem

simulations.multijunction.simulate_tandem · PV scalaire à réserves

Modèle une cellule à deux sous-jonctions. La top cell filtre le spectre et la bottom cell exploite les photons transmis. En mode 2 terminaux, le courant est limité par la sous-cellule la plus faible.

Entrées critiques
Matériaux top/bottom, épaisseurs, dopages, terminal mode, spectre et éventuelle jonction tunnel.
Physique
Filtrage optique, courant apparié, addition des tensions et pertes de sous-cellules.
Sorties
jsc_top/bottom, voc_top/bottom, current_matching_ratio, efficacité tandem, readiness.
À surveiller
Lire scientific_readiness; un désappariement de courant rend la PCE globale fragile.
3 images à ajouter
Empilement Top/bottom cell et spectre transmis. img/sim-tandem-stack.png
Matching Jtop/Jbottom vs épaisseur top. img/sim-tandem-current-matching.png
Résultat J-V tandem et sous-cellules. img/sim-tandem-jv.png

Triple Junction triple_junction

simulations.multijunction.simulate_triple_junction · PV scalaire à réserves

Extension trois jonctions, par exemple GaInP/GaAs/Ge. Le modèle sert à comprendre l'allocation spectrale et le courant limitant dans une pile plus contrainte.

Entrées critiques
Trois sous-cellules, gaps, épaisseurs, dopages, ordre spectral, mode de connexion.
Physique
Filtrage spectral en cascade et limitation par la sous-cellule la moins génératrice en connexion série.
Sorties
Courants par sous-cellule, tension totale, matching, readiness et réserves.
À surveiller
Les conclusions fortes nécessitent une validation externe; traiter comme recherche tant que non qualifié.
3 images à ajouter
Empilement Top/middle/bottom et gaps. img/sim-triple-stack.png
Spectre Part absorbée par chaque jonction. img/sim-triple-spectrum-split.png
Matching Courants limitants par sous-cellule. img/sim-triple-current-limit.png

Contact Study contact_study

simulations.contacts.contact_study · diagnostic non-IV / étude de contacts

Analyse l'influence des contacts ohmiques ou Schottky, des travaux de sortie et des vitesses de recombinaison de surface.

Entrées critiques
contact_study.work_function_range, type de contact, recombinaison de surface, matériau actif.
Physique
Barrières de contact, extraction/injection de porteurs, effet sur Rs, Voc et FF.
Sorties
J-V par travail de sortie, barrière effective, comparaison contact ohmique/Schottky.
À surveiller
Le tunneling de contact et les couches interfaciales réelles peuvent manquer.
3 images à ajouter
Contact Diagramme métal/semi-conducteur. img/sim-contact-barrier.png
Balayage FF/PCE vs work function. img/sim-contact-sweep.png
J-V Ohmique vs Schottky. img/sim-contact-jv.png

Equivalent Circuit equivalent_circuit

simulations.circuit.simulate_equivalent_circuit · PV scalaire / modèle compact

Représente la cellule par un modèle circuit : source de courant, diode(s), résistance série et résistance shunt. Utile pour diagnostiquer des courbes IV ou communiquer avec un simulateur circuit.

Entrées critiques
circuit.model, Rs, Rsh, J0, facteur d'idéalité, photocourant.
Physique
Équation à une ou deux diodes, pertes série et shunt.
Sorties
Courbe IV analytique, paramètres extraits, sensibilité à Rs/Rsh.
À surveiller
Modèle compact; ne remplace pas les cartes physiques internes d'une simulation drift-diffusion.
3 images à ajouter
Schéma Circuit équivalent annoté. img/sim-circuit-schematic.png
Effet Rs/Rsh Famille J-V. img/sim-circuit-rs-rsh.png
Fit Mesure vs modèle. img/sim-circuit-fit.png

EBIC Simulation ebic_simulation

simulations.ebic.simulate_ebic · diagnostic non-IV

Reproduit une expérience Electron Beam Induced Current : un faisceau électronique crée localement des porteurs et le courant collecté révèle les longueurs de diffusion et les zones recombinantes.

Entrées critiques
Position du faisceau, énergie, rayon, trajectoire de scan, paramètres de collection.
Physique
Génération localisée et diffusion/recombinaison des porteurs minoritaires.
Sorties
Profil EBIC, carte 2D éventuelle, longueur de diffusion ajustée.
À surveiller
L'interaction faisceau-matière réelle peut demander des modèles Monte Carlo non inclus.
3 images à ajouter
Expérience Faisceau SEM et dispositif. img/sim-ebic-setup.png
Carte Signal EBIC 2D. img/sim-ebic-map.png
Profil Décroissance et longueur de diffusion. img/sim-ebic-profile.png

Capacitance Voltage capacitance_voltage

simulations.capacitance.simulate_cv · diagnostic non-IV

Simule une mesure C-V et l'analyse de Mott-Schottky pour extraire la zone de déplétion, le dopage apparent et la tension de diffusion.

Entrées critiques
Plage de tension, fréquence, aire, dopage, matériau et géométrie.
Physique
Capacité différentielle de jonction et relation 1/C²(V).
Sorties
C(V), courbe Mott-Schottky, dopage extrait, Vbi.
À surveiller
Les pièges profonds et effets fréquentiels réels peuvent nécessiter un modèle dynamique plus riche.
3 images à ajouter
Jonction Zone de déplétion sous polarisation. img/sim-cv-depletion.png
Mesure Courbe C-V. img/sim-cv-curve.png
Extraction Droite 1/C² vs V. img/sim-cv-mott-schottky.png

Luminescence luminescence

simulations.luminescence.simulate_luminescence · diagnostic non-IV

Modélise la photoluminescence ou l'électroluminescence, utile pour relier recombinaison radiative, quasi-Fermi splitting et qualité optoélectronique.

Entrées critiques
Mode PL/EL, excitation ou injection, température, gap, paramètres radiatifs/non radiatifs.
Physique
Émission radiative, recombinaison, spectre centré autour du gap effectif.
Sorties
Spectre d'émission, intensité intégrée, indicateurs de recombinaison.
À surveiller
Ne pas confondre intensité relative simulée et calibration absolue instrumentale.
3 images à ajouter
Processus PL/EL et recombinaison radiative. img/sim-luminescence-process.png
Spectre Pic d'émission. img/sim-luminescence-spectrum.png
Carte Intensité spatiale ou dépendance injection. img/sim-luminescence-map.png

Parcours complets de simulation

Les flux ci-dessous décrivent le chemin réel d'une configuration, depuis l'entrée utilisateur jusqu'aux résultats consultables dans l'interface ou les exports.

1. Homojunction : de la configuration à la courbe J-V

Ce flux représente le cas d'usage classique d'une cellule photovoltaïque à simple jonction. La simulation s'appuie sur la résolution couplée des équations de Poisson et de Dérive-Diffusion (continuité) sur un maillage adaptatif 1D.

  1. L'utilisateur remplit le formulaire web ou soumet un JSON avec simulation_type = "homojunction".
  2. Le backend normalise la configuration via /api/generate-json, puis déclenche /api/simulate ou /api/run-simulation/<sim_id>/async.
  3. SesameRouter route vers simulations.homojunction.simulate_homojunction.
  4. Le solveur SESAME NIST construit la géométrie, génère un maillage raffiné autour de la jonction p-n, applique le profil de dopage et le taux de génération optique G(x). Il résout ensuite numériquement les équations jusqu'à la convergence (erreur < 1e-6).
  5. SPARC extrait les grandeurs macroscopiques (J-V, métriques PV) et microscopiques (bandes d'énergie, densités de porteurs, recombinaison SRH/Auger).
  6. Les résultats sont relus via /api/results/<sim_id>, les courbes par /plots ou /plot/<plot_name>.
Courbe J-V générée
Fig 1. Exemple de Courbe J-V extraite (Influence de Rs)
Diagramme de bandes
Fig 2. Diagramme de bandes (Ec, Ev, Ef) à l'équilibre

2. Parametric Sweep : étude de sensibilité avec progression

  1. La configuration déclare simulation_type = "parametric_sweep" et fournit parametric.parameter ainsi qu'une liste de valeurs.
  2. Le routeur appelle simulations.parametric.parametric_sweep et instancie une simulation élémentaire pour chaque point de balayage.
  3. Chaque point est résolu avec le modèle physique sous-jacent, puis ses métriques sont agrégées.
  4. La progression est publiée pour l'interface par les points de statut, événements et flux de progression.
  5. Le résultat final n'est pas une seule IV de référence, mais un ensemble de réponses dépendant du paramètre choisi; l'interprétation doit distinguer tendance physique et simple artefact numérique.

3. Quantum Efficiency et Spectral Response

  1. L'utilisateur soumet simulation_type = "quantum_efficiency" ou "spectral_response" avec un domaine spectral cohérent.
  2. Le routeur délègue respectivement à simulations.quantum_efficiency.calculate_eqe ou simulations.quantum_efficiency.spectral_response.
  3. SPARC calcule la génération spectrale, la réponse par longueur d'onde, puis l'intégrale associée au spectre fourni.
  4. La lecture correcte impose de vérifier que la grille spectrale, le flux utilisé et les tableaux retournés restent cohérents en longueur et en unités.
  5. Le résultat utile est ici spectral; il ne faut pas lui attribuer automatiquement le même statut qu'une extraction IV standard.

4. Tandem : empilement, appariement de courant et validité

  1. La configuration choisit simulation_type = "tandem" et renseigne les sous-cellules top/bottom ainsi que leurs épaisseurs et matériaux.
  2. Le routeur appelle simulations.multijunction.simulate_tandem.
  3. Le calcul combine réponse optique et comportement électrique des sous-jonctions, puis estime la compatibilité de courant entre étages.
  4. Les sorties doivent être relues avec les indicateurs iv_metrics_valid, equilibrium_only, physics_validity et surtout scientific_readiness.
  5. Un tandem peut fournir des courbes et tableaux complets tout en restant non qualifié pour une conclusion de performance finale.

5. Défauts continus et joints de grain

  1. Pour continuous_defects, with_defects ou grain_boundary_2d, la configuration doit décrire explicitement densités, captures, positions ou géométries de défaut.
  2. Le routeur envoie vers simulations.defects.simulate_with_continuous_defects, simulations.defects.simulate_with_defects ou simulations.grain_boundary_2d.simulate_2d_grain_boundary.
  3. Le solveur reconstruit alors des pertes spatialisées, potentiellement sous forme de cartes 2D, profils de recombinaison et pénalités sur les performances PV.
  4. Le bon réflexe consiste à lire ensemble les cartes locales et les indicateurs globaux: une seule valeur de Voc ne résume pas l'origine de la dégradation.

Cellules Simples

Homojunction

Simulation de jonction p-n simple pour des matériaux comme Si, GaAs, etc.

  • Paramètres clés : materials.active, doping.n_region, doping.p_region
  • Sorties : Courbe J-V, diagramme de bande, densités de porteurs
  • Utilisation : Cellules solaires basiques, étude fondamentale

Heterojunction

Simulation d'hétérojonctions entre deux matériaux différents (CdS/CdTe, a-Si/c-Si, etc.)

  • Paramètres clés : materials.n_type, materials.p_type
  • Sorties : Courbe J-V, discontinuité de bande, recombinaison interface
  • Utilisation : Cellules à couches minces, hétérojonctions silicium

Graded Heterojunction

Hétérojonction à composition gradée pour réduire les discontinuités de bande.

  • Paramètres clés : graded.grade_width, graded.grade_sublayers
  • Sorties : Profil de gap gradé, champ électrique modifié
  • Utilisation : structures à interface graduelle, analyse des pertes

With Defects

Simulation avec défauts ponctuels et recombinaison SRH (Shockley-Read-Hall).

  • Paramètres clés : defects[].density, defects[].energy, defects[].sigma_e, defects[].sigma_h
  • Sorties : Impact sur Voc et FF, profils de recombinaison
  • Utilisation : Étude de la qualité des matériaux, passivation

Grain Boundaries

Analyse de joints de grain 1.5D dans les matériaux polycristallins.

  • Paramètres clés : grain_boundaries.density, grain_boundaries.recombination_velocity
  • Sorties : Impact sur le transport, pertes aux joints
  • Utilisation : Cellules polycristallines (CdTe, CIGS, Si poly)

Grain Boundary 2D

Simulation 2D complète de joints de grain avec cartes spatiales.

  • Paramètres clés : grain_boundary_2d.*
  • Sorties : Cartes 2D de n, p, V, R_SRH, export CSV/NPZ
  • Utilisation : Analyse détaillée des effets de joint de grain

Études Paramétriques

Parametric Sweep

Balayage d'un paramètre sur une plage de valeurs.

  • Paramètres clés : parametric.parameter, parametric.values
  • Sorties : Courbe de variation, identification d'optimum
  • Utilisation : Sensibilité paramétrique, optimisation manuelle

Temperature Study

Étude de la dépendance en température avec le modèle Varshni.

  • Paramètres clés : temperature.values [K]
  • Sorties : Variation de Eg, Voc, Jsc avec T
  • Utilisation : Comportement thermique, coefficient de température

Variable Illumination

Étude à différentes intensités lumineuses.

  • Paramètres clés : illumination.intensities
  • Sorties : Courbes J-V à différents éclairements
  • Utilisation : Comportement sous faible/fort éclairement

Spectrum Study

Étude spectrale avec différents spectres (AM0, AM1.5G, custom).

  • Paramètres clés : spectrum.wavelengths, spectrum.intensity
  • Sorties : Réponse spectrale, EQE
  • Utilisation : Applications spatiales (AM0), terrestres (AM1.5G)

Contact Study

Optimisation des contacts (Schottky vs ohmique).

  • Paramètres clés : contact_study.work_function_range
  • Sorties : Impact des barrières de contact
  • Utilisation : Conception de contacts, pertes série

Caractérisation Avancée

Quantum Efficiency

Efficacité quantique externe (EQE) résolue spectralement. Indique la fraction de photons incidents convertis en paires électron-trou collectées. La simulation intègre les modèles d'absorption dépendants de la longueur d'onde et les pertes par réflexion (si spécifiées).

  • Paramètres clés : spectrum.wavelengths, profil d'absorption du matériau
  • Sorties : Courbe EQE(λ), intégration pour trouver le Jsc théorique
  • Utilisation : Caractérisation optique, diagnostic des pertes de recombinaison en surface (basses longueurs d'onde) et en volume (fortes longueurs d'onde).
Spectre EQE
Fig 3. Efficacité Quantique Externe (EQE) typique calculée par SPARC

Spectral Response

Réponse spectrale SR = EQE × flux AM1.5G (A/W).

  • Paramètres clés : identiques à quantum_efficiency
  • Sorties : SR(λ) en A/W
  • Utilisation : Caractérisation photodétecteurs

Tandem

Cellule tandem 2 jonctions (top + bottom cell).

  • Paramètres clés : tandem.top_thickness, tandem.bottom_thickness
  • Sorties : Performance tandem, courant apparié
  • Utilisation : Cellules haute efficacité >30%

Capacitance-Voltage

Mesure C-V différentielle et analyse Mott-Schottky.

  • Paramètres clés : cv.frequency, cv.voltage_range
  • Sorties : Courbe C-V, profil de dopage
  • Utilisation : Caractérisation dopage, défauts

Luminescence

Simulation de photoluminescence (PL) et électroluminescence (EL).

  • Paramètres clés : luminescence.mode (PL/EL)
  • Sorties : Spectres PL/EL, cartographie
  • Utilisation : Caractérisation non-destructive

EBIC

EBIC (Electron Beam Induced Current) - profil de faisceau + diffusion.

  • Paramètres clés : ebic.beam_position
  • Sorties : Profil EBIC, longueur de diffusion
  • Utilisation : Caractérisation SEM

EBIC Simulation

EBIC avancé avec cartes complètes et profil de faisceau réaliste.

  • Paramètres clés : ebic.beam_energy
  • Sorties : Cartes EBIC 2D
  • Utilisation : Analyse détaillée SEM

Equivalent Circuit

Extraction des paramètres de circuit équivalent (1-diode, 2-diodes).

  • Paramètres clés : circuit.model
  • Sorties : Rs, Rsh, J0, n
  • Utilisation : Modélisation circuit, diagnostique

Lifetime Analysis

Module d'analyse de durée de vie effective vs niveau d'injection. Il existe dans le code et dans la visualisation, mais n'est pas exposé actuellement comme type routé par SesameRouter.default_routing_table().

  • Paramètres clés : lifetime.injection_levels
  • Sorties : Courbe τ(injection)
  • Utilisation : Caractérisation qualité matériau, à brancher explicitement si un workflow routeur est ajouté

Format de Configuration JSON

Exemple de configuration
{
  "simulation_name": "mon_si_homo",
  "simulation_type": "homojunction",
  "materials": {
    "active": "Si"
  },
  "geometry": {
    "thickness_n": 5e-5,
    "thickness_p": 2e-4,
    "nx": 100
  },
  "doping": {
    "n_region": 1e17,
    "p_region": 1e15
  },
  "voltages": {
    "start": 0.0,
    "stop": 0.7,
    "points": 50
  },
  "illumination": {
    "enabled": true,
    "photon_flux": 2.5e17,
    "absorption_coefficient": 1e4
  },
  "outputs": {
    "plots": ["iv_curve", "band_diagram"],
    "format": "both"
  }
}

Plots Disponibles

Nom Description
iv_curve Courbe courant-tension J(V)
band_diagram Diagramme de bande Ec/Ev
electron_density Densité d'électrons n(x)
hole_density Densité de trous p(x)
recombination_profiles Taux de recombinaison R(x)
electric_field Champ électrique E(x)
generation_rate Taux de génération G(x)
eqe Efficacité quantique externe

Paramètres Extraits (IEEE 488-2022)

Paramètre Symbole Unité
Efficacité η (PCE) %
Courant de court-circuit Jsc mA/cm²
Tension circuit ouvert Voc V
Facteur de remplissage FF
Courant de saturation J0 mA/cm²
Facteur d'idéalité n
Résistance série Rs Ω·cm²
Résistance shunt Rsh Ω·cm²
Interprétation. La présence de ces paramètres dans la sortie n'implique pas qu'ils soient scientifiquement exploitables. Vérifiez toujours iv_metrics_valid, equilibrium_only, physics_validity.pv_metrics_applicable et scientific_readiness avant de conclure.
Note : 39 exemples préconfigurés sont disponibles dans le dossier configs/ du projet.