Arayüzey bileşenli diyotların karanlık ve aydınlık ı–v davranışlarının makine öğrenmesi yardımıyla tahminlenmesi ve elektronik/optoelektronik analizi
Machine learning prediction of dark and illuminated i–v characteristics of interface-based diodes and their electronic/optoelectronic analysis
- Tez No: 999804
- Danışmanlar: PROF. DR. ARİFE GENÇER İMER, DR. ÖĞR. ÜYESİ FİKRİYE ATAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Akım parametreleri, Akım-potansiyel karakterstikleri, Arayüz özellikleri, Fotodiyot, Makine öğrenmesi, Potansiyel engeli, Flow parameters, Current-potential characteristics, Interface properties, Photodiode, Machine learning, Potential barrier
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, (100) yönelimine sahip ve öz direnci 1-10 Ω-cm olan p-tipi silisyum yarıiletken kullanarak spin kaplama yöntemi ile ara yüzeysiz (Cu/p-Si/Al) ve Brillant Blue (BB) organik arayüzeyli (Cu/BB/p-Si/Al) iki farklı aygıt üretilmiştir. Bu iki aygıtın karanlık ortamdaki akım-gerilim (I-V) ölçümleri alınarak aygıtların elektriksel parametrelerinden idaelite faktörü (n) engel yüksekliği (Φ_b) ve seri dirençleri (Rs) hesaplanmıştır. Daha sonra I-V ölçümlerini yapay zekanın alt dalı olan Makine Öğrenme algoritmalarından Gauss Süreç Regresyonu (GPR), Kernel Ridge Regresyon (KRR), Rasgele Orman Regrasyonu (RFR) ve Destek Vektör Regrasyonu (SVR) eğitilerek aygıtların elektriksel parametreleri tahminlenmiştir. Brilliant Blue organik ara yüzeyli (Cu/BB/p-Si/Al) aygıtın aydınlanma şiddeti 40 mW/cm2, 60 mW/cm2, 80 mW/cm2 ve 100 mW/cm2 ışık altında I-V ölçümleri alınmıştır. Bu ölçümler kullanarak Duyarlılık (R), Sinyal Algılama Yeteneği (D) ve Doğrusal Dinamik Aralık (LDR) elektriksel parametreler hesaplanmıştır. Daha sonra I-V ölçümleri Makine Öğrenme algoritmalarından GPR, KRR, RFR ve SVR'den eğitilerek elektriksel parametreler tahminlenmiştir. Son olarak hesaplanan aygıtların elektriksel parametrelerin deneysel sonuçları ile tahminlenen sonuçlar karşılaştırarak, hangi algoritmanın ne kadar başarı olduğu hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, two different devices were produced using a p-type silicon semiconductor with a (100) orientation and an intrinsic resistivity of 1-10 Ω-cm. An interface-free device (Cu/p-Si/Al) and a device with a brilliant blue (BB) organic interface (Cu/BB/p-Si/Al), deposited by the spin coating method. The current-voltage (I-V) measurements of these two devices in the dark were taken, and the electrical parameters of the devices, namely the ideality factor (n), barrier height (Φb), and series resistances (Rs), were calculated. Subsequently, the electrical parameters of the devices were estimated by training the I-V measurements using Machine Learning algorithms, a subfield of artificial intelligence, namely gaussian process regression (GPR), kernel ridge regression (KRR), random forest regression (RFR), and support vector regression (SVR). I-V measurements were taken for the Brilliant Blue organic interfacial (Cu/BB/p-Si/Al) device under illumination intensities of 40 mW/cm², 60 mW/cm², 80 mW/cm², and 100 mW/cm². Using these measurements, the optoelectrical parameters responsivity (R), detectivity (D), and linear dynamic range (LDR) were calculated. Subsequently, the optoelectrical parameters were estimated by training the illuminated I-V data using the machine learning algorithms GPR, KRR, RFR, and SVR. Finally, the experimental results of the calculated optoelectrical parameters of the devices were compared with the predicted results to determine the best predictied algorithm.
Benzer Tezler
- Organik bileşenli Schottky diyotlarında arayüzey durumlarının elektriksel iletkenliğe etkisi
THE EFFECT OF INTERFACE STATES ON ELECTRICAL CONDUCTION OF ORGANIC COMPOSITED SCHOTTKY DIODES
SİTEM ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriGiresun ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR KARADENİZ
- The investigation of the effect of metal type on the electrical properties of hybrid structure based on functional dye
Organik boya tabanlı hibrit yapının elektriksel parametrelerine metalin iş fonksiyonunun etkisinin incelenmesi
SABIHA ABDULLAH AHMED OMARBLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Fizik ve Fizik MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİFE GENÇER İMER
- Metil mavisi ve metil yeşili organik bileşenli Schottky diyotların elektriksel karakteristiklerinin incelenmesi
Investigation of the electrical characteristics of Schottky diodes based on methylene blue and methylene green dyes
ALİYE ÇEKİNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Fizik ve Fizik MühendisliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHRİ BATİ
- Farklı grafen oksit oranına sahip schottky diyotların elektriksel arayüzeyinin özelliklerinin araştırılması
Investigation of electrical properties of the interface of schottky diodes with different graphene ratio
MEHMET ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Fizik ve Fizik MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULKADİR KORKUT
- Arayüzeyi alümina ve grafen karışımı Schottky diyotların elektrik değişkenlerinin araştırılması
Investigation of electrical parameters of Schottky diodes mixed with alumina and graphene
FERDİ GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Fizik ve Fizik MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULKADİR KORKUT