一种CZT辐照损伤模拟准确性的验证方法

一种czt辐照损伤模拟准确性的验证方法
技术领域
1.本发明涉及一种碲锌镉辐照损伤模拟准确性的验证方法，属于光电材料与器件领域。


背景技术：

2.碲锌镉(cdznte)，简称czt，是一种性能优秀的
ⅱ‑ⅵ
族化合物半导体，其室温下禁带宽度为1.63ev，属于直接跃迁型能带结构，接近于太阳能电池材料理想的禁带宽度值。此外，czt在可见光波段内的吸收系数高达105cm-1
，1μm的厚度就足够吸收90％以上的能量高于其禁带宽度的光子。因而，czt是较为理想的太阳能电池吸收层材料。近些年来，其广泛用于太阳能电池领域。除此，由czt制备的探测器具有超高分辨率、无需液氮冷却、体积小和携带方便等特点成为新一代核辐射探测器，近年来成为国际上高新技术领域研究的热点。
3.在作为辐射探测器的材料时，czt晶体会不可避免的与高能电子、质子、x射线、γ射线等高能粒子相互作用，晶体与高能粒子的相互作用中，会对晶体中的缺陷和缺陷能级产生很大的影响。探测器主要是靠探测射线与探测器材料发生相互作用产生新的电子空穴对，即非平衡载流子，通过外接设备收集这些非平衡载流子输出为电信号。新的电子空穴对的产生和输运过程与晶体内的缺陷息息相关，而在核辐射、医学、天体探测过程中产生的辐照损伤效应对czt晶体内的固有缺陷会产生极大的影响，因此，研究高能粒子对czt晶体的辐照损伤效应和辐照损伤的屏蔽对于czt晶体在高能辐射探测器中的应用非常有意义。
4.srim软件使用的是蒙特卡罗法去模拟的，所以对于设定99999的数目的离子入射时，其必须每次以一个离子作为单位，去计算离子与靶材的相互作用并且记录其轨迹，那么这整个过程是非常耗时的，并且模拟时间随着靶材的层数、厚度、所含元素种类和入射离子的原子序数增大而延长。


技术实现要素：

5.为了解决现有技术问题，本发明的目的在于克服已有技术存在的不足，提供一种碲锌镉辐照损伤模拟准确性的验证方法，引入机器学习的线性回归和对数线性回归模型来去拟合数据，建立模型，从而可以预测其他能量范围内的分布规律并验证其正确性。本发明通过运用sr、trim软件以及机器学习算法对多种情况进行了系统、完善地模拟，采用机器学习的方法建立回归模型，从而为实现一种能够有效验证模拟czt损伤正确性的方法。本发明的方法通过用计算机程序模拟宇宙空间中带电离子对czt材料的辐照损伤，能够在航空航天领域起到较大的作用。
6.为达到上述发明创造目的，本发明采用如下技术方案：
7.一种czt辐照损伤模拟准确性的验证方法，使用开源的srim软件，采用sr模式模拟h、he离子的运动过程，所述辐照离子为h离子和he离子，靶材料为czt；采用h离子、he离子轰击czt靶材，通过srim软件中的sr软件包分析h离子和he离子在靶材中的能量损失和穿透能力数据，并且对结果进行分析比较，并使用机器学习算法，建立线性回归与对数回归模型拟
合结果分析；其中，采用trim模式模拟h、he离子的辐照损伤效应，将模拟所得数据的vacancy.txt文件代入公式：
[0008][0009]
从公式(1-1)中可以获得czt晶体的空位产生率；其中表示注入剂量，表示原子密度，#of vacancies表示空位数，atoms表示原子量，dpa表示位移损伤，即每单位距离有多少原子位移。
[0010]
优选地，本发明所述czt辐照损伤模拟准确性的验证方法，包括如下步骤：
[0011]
(1)数据采集过程：
[0012]
基于srim软件的两个软件包去模拟研究czt材料的辐照损伤：
[0013]
采用sr软件包，模拟czt对不同带电离子的电子阻止本领和核阻止本领，模拟不同带电离子的穿透能力；
[0014]
采用trim软件包，模拟不同入射能量和不同入射角度的离子对材料的辐照损伤情况和位移损伤中空位产生；
[0015]
(2)机器学习建模过程：
[0016]
基于机器学习算法，采用python编程语言，导入sklearnpandas库，读入数据集，预处理数据集，将数据集划分为训练集和测试集，建立线性回归模型，分别使用了线性回归模型和对数回归模型，将离子的入射能量作为特征值，投影射程作为目标值。
[0017]
优选地，在所述步骤(2)中，数据集为70～100组，其中测试集占比为20～30％，将数据集分为50～70组训练组和20～30组测试组。
[0018]
优选地，在所述步骤(2)中，对于h离子，其最终训练出来的线性回归模型如式(1-2)：
[0019]
projectedrange＝339.30692898
×
e-122147.77882447519
ꢀꢀꢀ
(1-2)
[0020]
优选地，在所述步骤(2)中，对于h离子，其最终训练出来的对数回归模型如式(1-3)：
[0021]
projectedrange＝exp(0.00103467
×
e 9.10695465877085)
ꢀꢀꢀ
(1-3)
[0022]
优选地，在所述步骤(2)中，对于he离子，其最终训练出来的线性回归模型如式(1-4)：
[0023]
projectedrange＝41.02740264
×
e-6684.187246266345
ꢀꢀꢀ
(1-4)
[0024]
优选地，在所述步骤(2)中，对于he离子，其最终训练出来的对数回归模型如式(1-5)：
[0025]
projectedrange＝exp(0.0007475
×
e 8.463578713631032)
ꢀꢀꢀ
(1-5)
[0026]
优选地，在所述步骤(2)中，取能量范围为10kev～10mev，设定一百个点。
[0027]
本发明与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点：
[0028]
1.本发明czt辐照损伤模拟准确性的验证方法可以在不破坏材料本身的情况下，模拟研究各种辐照条件下czt的辐照损伤效应，模拟了czt辐照损伤空位产生率及其分布情况，解决了实际实验难以展现出的辐照损伤空位产生位置的问题；
[0029]
2.本发明czt辐照损伤模拟正确性的验证方法，使用机器学习的方法，建立回归模型，可以根据辐照参数拟合出辐照损伤的特性曲线，保证了正确性，并解决了模拟规程中模拟软件需要跑完99999个点的问题，节约了大量时间；
[0030]
3.本发明对于能源、公共安全、军事、核工业、核医学、科学研究以及航空航天等领域，能源获取、安全监控、辐射防护方面具有重要意义和应用前景。
附图说明
[0031]
图1为本发明优选实施例的h离子对数回归和线性回归模型与真实值的对比图。
[0032]
图2为本发明优选实施例的he离子对数回归和线性回归模型与真实值的对比图。
具体实施方式
[0033]
以下实施例czt辐照损伤模拟准确性的验证方法，使用开源的srim软件，采用sr模式模拟h、he离子的运动过程，所述辐照离子为h离子和he离子，靶材料为czt；采用h离子、he离子轰击czt靶材，通过srim软件中的sr软件包分析h离子和he离子在靶材中的能量损失和穿透能力数据，并且对结果进行分析比较，并使用机器学习算法，建立线性回归与对数回归模型拟合结果分析；其中，采用trim模式模拟h、he离子的辐照损伤效应，将模拟所得数据的vacancy.txt文件代入公式：
[0034][0035]
从公式(1-1)中可以获得czt晶体的空位产生率；其中表示注入剂量，表示原子密度，#of vacancies表示空位数，atoms表示原子量，dpa表示位移损伤，即每单位距离有多少原子位移。
[0036]
下述实施例碲锌镉辐照损伤模拟准确性的验证方法，引入机器学习的线性回归和对数线性回归模型来去拟合数据，建立模型，从而可以预测其他能量范围内的分布规律并验证其正确性。
[0037]
以下结合具体的实施例子对上述方案做进一步说明，本发明的优选实施例详述如下：
[0038]
在本实施例中采用能量范围在10kev～10mev的h离子、he离子轰击czt靶材通过srim软件中的sr软件包分析其在靶材中的能量损失和穿透能力，并且对结果进行综合分析比较，并使用机器学习算法，建立线性回归与对数回归模型拟合结果分析，结果参见图1和图2。
[0039]
一种通过计算机软件验证模拟czt损伤正确性的方法实例，包括如下步骤：
[0040]
(1)模拟分析不同带电离子在czt靶材中的能量损失与穿透能力
[0041]
首先将离子选定为h离子，并使用sr软件默认的相对原子质量；选定h离子的最小能量为10kev，最大能量为10mev；靶材设定为czt，元素化学计量比为1:1，密度设定为6.20g/cm3；输出文件并进行一定转换，得到h离子在靶材中的能量损失和穿透能力结果；之后将离子选定为he离子，并使用sr软件包默认的he元素的相对原子质量；同样也选定he离
子的最小能量为10kev，最大能量为10mev；靶材设定为czt，元素化学计量比为1:1，密度设定为6.20g/cm3；输出文件并进行一定转换，得到he离子在靶材中的能量损失和穿透能力结果；对比分析h离子与he离子的能量损失和穿透能力可以得到he离子的电子阻止本领与h离子的电子阻止本领的比值以及核阻止本领的比值；
[0042]
(2)离子投影射程分布的拟合与预测
[0043]
通过引入机器学习的线性回归和对数线性回归模型来去拟合数据，建立模型，从而可以预测其他能量范围内的分布规律；分别拿10kev～10mev的h离子和he离子的投影射程作为数据集来进行训练；将离子的入射能量作为特征值，投影射程作为目标值，总共79组数据集；按照测试集占比35％的原则，将数据集划分为52组训练集和27组测试集；分别使用了线性回归模型和对数回归模型，再通过线性回归与对数回归建模结果分析拟合。
[0044]
在所述步骤(2)中，对于h离子，其最终训练出来的线性回归模型如式(1-2)：
[0045]
projectedrange＝339.30692898
×
e-122147.77882447519
ꢀꢀꢀ
(1-2)
[0046]
在所述步骤(2)中，对于h离子，其最终训练出来的对数回归模型如式(1-3)：
[0047]
projectedrange＝exp(0.00103467
×
e 9.10695465877085)
ꢀꢀꢀ
(1-3)
[0048]
在所述步骤(2)中，对于he离子，其最终训练出来的线性回归模型如式(1-4)：
[0049]
projectedrange＝41.02740264
×
e-6684.187246266345
ꢀꢀꢀ
(1-4)
[0050]
在所述步骤(2)中，对于he离子，其最终训练出来的对数回归模型如式(1-5)：
[0051]
projectedrange＝exp(0.0007475
×
e 8.463578713631032)
ꢀꢀꢀ
(1-5)
[0052]
模拟结果分析：
[0053]
将本实施例文基于srim软件模拟了h离子和he离子对czt材料的辐照损伤和注入离子浓度分布，利用机器学习算法对其中的数据进行训练拟合，可以近似模拟出实际的损伤，并且模拟分析了屏蔽层对靶材的保护作用，深入研究了带电离子对czt辐照损伤的影响机制以及如何选取屏蔽层去避免这些损伤，拟合预测了离子投影射程分布。模拟实施例结果分析如下：
[0054]
(1)当h离子和he离子入射czt靶材时，靶材对带电离子的电子阻止本领远大于核阻止本领，因此，带电离子的入射能量主要通过与核外电子的相互作用来损失能量，而与靶材原子相互作用而损失的能量只占少部分。其中产生的辐照损伤有电离损伤和位移损伤，离子的大部分能量用来造成电离损伤。当入射离子的原子序数越大时，其单位距离损伤的能量会更大，单位距离造成的辐照损伤会更严重，因此其对靶材的穿透能力会更弱。并且随着入射能量的增大，原子序数大的离子和原子序数小的离子单位距离造成的辐照损伤的差距会越来越大。
[0055]
(2)在离子投影射程分布数据集中，机器学习的线性回归模型比对数回归模型的拟合效果更好，在h离子和he离子的投影射程拟合中线性回归的决定系数都是大于0.98，而对数回归模型的决定系数都仅大于0.60。
[0056]
本发明上述实施例碲锌镉(czt)辐照损伤模拟准确性的验证方法，所述基于srim软件的两个软件包去模拟研究czt材料的辐照损伤的方法，使用机器学习建模得到回归曲线验证模拟结果的准确性，提高模拟计算速度。在离子投影射程分布数据集中，机器学习的线性回归模型比对数回归模型的拟合效果更好，在h离子和he离子的投影射程拟合中线性回归的决定系数都是大于0.98，而对数回归模型的决定系数都仅大于0.60。本发明上述实
施例方法对于能源、公共安全、军事、核工业、核医学、科学研究以及航空航天等领域，能源获取、安全监控、辐射防护方面具有重要意义和应用前景。
[0057]
上面对本发明实施例结合附图进行了说明，但本发明不限于上述实施例，还可以根据本发明的发明创造的目的做出多种变化，凡依据本发明技术方案的精神实质和原理下做的改变、修饰、替代、组合或简化，均应为等效的置换方式，只要符合本发明的发明目的，只要不背离本发明的技术原理和发明构思，都属于本发明的保护范围。