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摘 要：光伏產业对高效率和低成本太阳能电池的需求促进了太阳能电池制造工艺的不断优化。在制造过程中，控制硅晶片尺寸和硅中杂质浓度的需求变得越来越重要。目前，太阳能电池的标准化生产线包括采用柴可拉斯基工艺制作硅锭，将硅锭切块，晶圆切片，纹理化，发射极扩散，边缘隔离，抗反射涂层，丝网印刷，退火以及最终测试。该生产线的每个步骤都可以分别进行优化，以提高太阳能电池的效率。文中主要研究n型接触极钝化多晶硅太阳能电池的硼扩散过程，研究扩散曲线对太阳能电池效率的影响。首先，使用EDNA2进行仿真模拟以确定重掺杂区的参数，进而使用Quokka软件进行进一步模拟，从而获得光伏参数开路电压（VOC）和填充因数（FF），并确定最佳扩散温度和时间，为后续的实验节省大量时间并提供指导方案。通过对扩散温度和氧化时间的分析，优化扩散过程中的相关参数，提高太阳能电池的性能。最终将实验结果与模拟结果相对应，判断工艺优化是否有效，符合预期结果。
关键词：硼扩散温度;氧化时间;EDNA 2;Quokka;光电转化效率;
中图分类号：TB 321
文献标志码：A
文章编号：1672-9315（2020）02-0298-06
DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2020.0215开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
Optimization ofboron diffusion in n-type
polysilicon passivated contact solar cells
LI Chen，Udo R-mer，Alison Lennon
（The University of New South Wales，Sydney 2052，Australia）
Abstract：The demand for the higher-efficiency and lower-cost solar cells in PV industry promotes the optimisation of the manufacturing process of solar cells continuously.The need for controlling the silicon wafer size and the concentration of impurities in the silicon is increasingly important in manufacturing processes.Currently，the standardised manufacturing line of solar cells includes growing silicon ingot with Czochralski（CZ）process，sawing the silicon ingot into bricks，wafer slicing，texturing，emitter diffusion，edge isolation，anti-reflection coating，screen printing，co-firing and testing at the end.Each step in this production line can be optimised separately to improve the efficiency of solar cells.This thesisfocuses on the boron diffusion process in n-type doped polysilicon passivated contact solar cells to investigate the impact of diffusion profile on solar cells’efficiency，with four objectives addressed.First，perform simulations of EDNA2 to determine the recombination in the heavily doped region and Quokka to obtain the photovoltaic parameters open-circuit voltage（VOC）and Fill factore（FF），respectively.Reproducing previous simulations can significantly reduce the experimental time and provide a guideline for optimising boron diffusion.Second，identify the effects of drive-in temperature in the boron diffusion process，followed by the impact of post-diffusion oxidation time，
which attempts to
optimise relevant parameters during the diffusion process，thereby improving solar cells’performance.
What has been done previously is possible to compare
the emitter recombination results with the calculation values，an important step to check if the optimisation of the diffusion process effective. Key words：boron diffusion temperature;oxidation time;EDNA2;Quokka;solar cell efficiency
在太阳能电池的标准生产线中，扩散是重要的一步，因为掺杂杂质形成P-N结将有效的改善半导体的电性能。例如，将硼掺杂到硅中可以形成n型硅晶片，第III族元素具有3个价电子，这些元素可以接受一个电子形成具有稳定结构的硅晶格。具体来说，硼掺杂到硅中后，只需约0.02 eV的能量即可获得电子，并在室温条件下轻松使其完全电离[1-2]。与此同时，通过硼的扩散，可以有效提高少数载流子的寿命并降低表面重组率，从而极大的提升太阳能电池的转化效率[3-4]。
1 模拟实验
在实验之前进行仿真模拟可以显着减少实际实验时间和成本。为了优化硼扩散工艺，首先使用EDNA 2來确定重掺杂区的重新结合速率。并通过Quokka模拟获得太阳能电池参数，如开路电压（Voc）和填充系数（FF）等。
EDNA 2是一款对于硅材料内部一维发射极模拟的程序，它将根据掺杂数据，表面重组速度和入射光谱来计算发射极饱，电流密度（JOE）和内部量子效率（IQE）[5]。
Quokka是一款基于常规半导体载流子传输模型对硅太阳能电池进行三维仿真的软件。这意味着，与传统的仿真软件相比，它需要的工作量更少，并且对硅太阳能电池的影响不大，从而提高模拟准确度。该软件物理原理基于7个独立的部分：电荷载流子传输模型，硅特性，光学建模，自由能损耗分析，发光建模，外部电路和量子效率。计算步骤的详细信息将显示在“Quokka 2manual”中[6]。
1.1 EDNA 2 模拟
EDNA 2，将会根据用户上传的掺杂分布数据来计算发射极的薄层电阻。它将结合连接深度（zj），净电离掺杂浓度（N（z））和多数载流子的迁移率（μmaj）通过下列公式计算出表面电阻[8]。
ρsq=1
q*∫Z j0μmaj（z）*N（z）*dz
（1）
与此同时通过设置表面上的载流子密度和边界条件将会得知表面复合效果，同时也会显示连接深度与载流子之间的关系。根据载流子浓度可以得出结合处的电流和电压以及对应表面复合速率[9-10]。
图1显示了发射极薄层电阻和饱和电流的变化，当表面浓度接近与1e19 cm-3时，发射极薄层电阻随表面浓度的增加而减小，同时饱和电流趋于稳定。薄层电阻降低的主要原因是俄歇复合的大量发生。因此可以得出结论，当掺杂剂浓度超过5e19 cm-3时，太阳能电池器件应具有较高的饱和电流和较低的薄层电阻，这意味着在此范围内太阳能电池具有潜在的高转换效率。
1.2 Quokka模拟
对于近表面区域，Quokka将会使用薄层电阻和表面重组率来进行模拟实验。该数据可通过实验测得，进而提高了模拟的准确性。同时，Quokka还解决了该设备的稳态电气特性，这意味着可以输出太阳能电池的大多数特性，例如开路电压，短路电流，最大功率点，串联电阻等。在此步骤中，将使用上一部分所模拟出的发射极电阻和饱和电流密度。主要模拟参数显示在表2中。
图2显示了模拟后太阳能电池的几何形状，与此同时图3显示了内部载流子流动以及自由能损耗分析（FELA）其中包含复合损耗和电阻损失。根据该图可得知，太阳能电池总损耗约为23.3 mW/cm2，钝化上部分的复合效应和电阻损耗占据了大部分损耗。造成该现象的主要原因是大多数载流子在表面汇集并产生了复合，从而对短路电流造成较大影响。因此，提高研究太阳能电池效率的最好方法是尝试减少表面复合损耗和电阻损耗[13]。
图4显示了掺杂剂浓度对转换效率，填充系数（FF）和开路电压（Voc）对太阳能电池各项参数的影响。随着掺杂浓度和结深的增加，转换效率将会逐步增加到最大值。为了形成较深的结，需要较长的扩散时间或更高的扩散温度。但是，当掺杂剂浓度大于4e19 cm-3时，结较深的太阳能电池的转换效率更高。
对于填充系数而言，随着结深度的加深以及掺杂剂浓度的提高，该值将会增高。通过观察可以得知，开路电压与光电转化效率有着相同的变化趋势，当转化效率达到最大值时，存在着最大的开路电压。根据模拟结果显示，如果掺杂浓度低，则横向电导率将降低，从而使FF减小。同时，更深的结深度可以使太阳能电池具有更高的转换效率，最佳掺杂剂浓度为2e19 cm-3.仅通过优化该工艺，可将最佳转换效率提升至21.8%.在下一部分中，将重点关注较高的扩散温度以及氧化时间的变化。
2 实验设计及结果
原始硅片是具有纹理表面的3.9 cm*3.9 cm的n-型掺杂多晶硅直拉硅晶圆。经过RCA清洗后，晶圆将分为2个不同的组;第1组的变量为扩散温度使用BBr3作为液体源进行扩散反应，温度变化区间为930 ℃到990 ℃，间隔为20 ℃，同时氧化时间为30 min.另一组将会改变氧化时间，分别为5，15和30 min.经过硼扩散后，使用基于涡流电阻率测量的Sinton仪器WCT-120测定载流子寿命，通过准稳态光电导方法（QSSPC）分析测得信号，将其转化为寿命[14-16]。最后将会通过传输线模型（TLM）将用于测量接触电阻[17]。
2.1 扩散温度的影响
由于扩散温度对扩散率以及溶解度有着显著的影响，因此扩散温度的改变将会极大的改变掺杂分布。在扩算过程中，杂质粒子需要扩散穿过硅。有2种方法可以帮助促进该过程，即提高温度，可以增加活化能或降低势垒能[18]。
如图5所示，随着扩散温度的不断提高，载流子的寿命随之升高并逐步升至最大值。当扩散温度达到950 ℃时，载流子的寿命可以提高至650 μs，此后将会逐步降低至500 μs.与此同时通过发射极饱和电流密度（JOE）的变化，可以直观的反映出表面复合率对载流子寿命的影响。可以观察到随着温度的不断上升JOE稳步升高。温度的上升将会导致俄歇复合效应发生的增多，进而增加JOE.但是，拥有较低的JOE可以改善太阳能电池在蓝色光区的性能，进而提高光电转化效率。根据载流子寿命和接触电阻的变化，较高的温度将会改善太阳能电池表面质量，增大载流子浓度，降低电阻率提高载流子寿命[19-20]。 2.2 氧化时间的影响
通过氧化作用，将会形成SiO2层并增加缺陷的数量，随之改善掺杂的效果。在Si和SiO2层交界处，存在着多数不参与反应的原子，比例约为1∶1 000.这些原子可以移动到Si晶格中，这将使自填隙子远离界面。在此期间，将根据Watkins替换机制发生填隙过程[21-22]。
如图5所示，随着氧化时间的增加载流子寿命随之增长，通常情况，较长的氧化时间将会形成较深的钝化扩算，并且原子有足够的时间移动到晶圆内部。JOE呈现出先增加后递减的趋势，当氧化时间为15 min时，将达到最佳值。超出该范围之后，载流子寿命和JOE均得到轻微改善或降低。
对于接触电阻率，当氧化时间为15 min时，该值也将达到最佳值，如图5所示。当氧化时间不够长，则形成的钝化层将较薄，并且降低钝化层的質量。随着氧化时间的延长，原子会扩散得更深，从而降低表面浓度可。因此，从该图可以看出，最佳氧化时间仍为15 min.实验结果与模拟对比图7展示了模式结果和实际测的数据的对比，由此可以发现，当薄层电阻值较低时，结深对JOE的影响较小。通过降低复合电流密度以及接触极电阻，可以有效的改善复合损失和电阻损耗。
通过对模拟数据和实验室数据的对比，尽管在低薄层电阻区域JOE略高于模拟结果，随着薄层电阻的增加，JOE将更接近于实验模拟值。该结果意味着实验设计和结果符合模拟预期值，并表明可通过后续加工方法的优化，提高表面质量，进而提高多晶硅太阳能电池的转换效率。
3 结 论
当扩散温度为950 ℃时，氧化时间为30 min时，钝化的效果将会增加到最大值。在这种情况下，太阳能电池具有最高的开路电压和最低的接触电阻率。最高测量寿命为560 μs同时，在这种条件下，接触电阻率也达到了最低值，即0.001 9 Ω·m2.将模拟结果与实验进行比较，可以知道它们具有相同的趋势，这意味着如模拟结果所示，通过对硼掺杂工艺的优化，晶硅片可以有效的提升光电转换效率。
参考文献（References）：
[1] Fara L.Advanced solar cell materials，technology，modeling，and simulation[J].2013.
[2]MarkvartT，Castafier L.Solar Cells：Materials，Manufacture and Operation[D].2005.
[3]Cuevas A.The early history of bifacial solar cells[R].20th European Photovoltaic Solar Energy Conference，2005.
[4]Cousins P J，Smith D D，Luan H C，et al.Generation 3：Improved performance at lower cost[C]//2010 35th IEEE Photovoltaic Specialists Conference.IEEE，2010：275-278.
[5]Mclntosh K R，Altermatt P P.A freeware 1D emitter model for silicon solar cells[C]//2010 35th IEEE Photovoltaic Specialists Conference.IEEE，2010：2188-2193.
[6]Quokka 2 Manual[OL].Available：https：//www2.pvlighthouse.com.au/resources/quokka2/QM2/Quokka manual.htm.[Accessed：09-Jun-2019].
[7]Sheet resistance calculator[OL].Available：https：//www2.pvlighthouse.com.au/calculators/sheet resistance calculator/sheet resistance calculator.aspx.[Accessed：07-Jun-2019].
[8]Surface Recombination|PVEducation[OL].Available：https：//www.pveducation.org/pvcdrom/pn-junctions/surface-recombination.[Accessed：30-May-2019].
[9]Richter A，Glunz S W，Werner F，et al.Improved quantitative description of Auger recombination in crystalline silicon[J].Physical Review B，2012，86（16）：165-202.
[10]Yang L，Yang J，Fang X，et al.Boron diffusion of the silicon solar cell with BBr3[C]//Proceedings of ISES World Congress 2007（Vol.Ⅰ-Vol.Ⅴ）.Springer，Berlin，Heidelberg，2008：1148-1151.
[11]Nguyen H T，Baker-Finch S C，Macdonald D.Temperature dependence of the radiative recombination coefficient in crystalline silicon from spectral photoluminescence[J].Applied Physics Letters，2014，104（11）：105-112. [12]Auger P.Sur les rayons β secondaires produits dans un gaz par des rayons X[J].CR Acad.Sci.（F），1923：169-177.
[13]Surface Recombination[OL].Available：https：//www.pveducation.org/pvcdrom/design-of-silicon-cells/surface-recombination#footnote1_dqnzyhz.[Accessed：25-May-2019].
[14]FAQs-Sinton Instruments[OL].Available：https：//www.sintoninstruments.com/faqs/.[Accessed：13-Jun-2019].
[15]Kern W.The evolution of silicon wafer cleaning technology[J].Journal of the Electrochemical Society，1990，137（6）：1887-1892.
[16]Explain liquid source and gaseous source diffusion system[OL].Available：http：//www.ques10.com/p/32541/explain-liquid-source-and-gaseous-source-diffusion/.[Accessed：13-Jun-2019].
[17]Shih Y C，Shao Y，Shi F G.Novelceramic additives for screen-printable silicon solar cell metallization[J].Journal of Electronic Materials，2016，45（8）：3999-4004.
[18]Fair R B.Diffusion in silicon[M].Pergamon：Concise Encyclopedia of Semiconducting Materials & Related Technologies，1992.
[19]Ting C Y，Crowder B L.Electrical properties of Al/Ti contact metallurgy for VLSI application[J].Journal of The Electrochemical Society，1982，129（11）：2590-2594.
[20]Eades W D，Swanson R M.Calculation of surface generation and recombination velocities at the Si-SiO2 interface[J].Journal of applied Physics，1985，58（11）：4267-4276.
[21]Watkins G.Effets des rayonnements sur les semiconducteurs[J].Proc.7th Int.Conf.Phys.Semicond.Paris-Royaumont，1964：97-111.
[22]Fair R B.Oxidation，impurity diffusion，and defect growth
in silicon-An overview[J].Journal of the Electrochemical Society，1981，128（6）：1360-1368.
[23]Massimo Rudan.Physics of semiconductor devices[M].Springer New York，2015.
[24]Cuevas A，Yan D.Misconceptions and misnomers in solar cells[J].IEEE Journal of Photovoltaics，2013，3（2）：916-923.
关键词：硼扩散温度;氧化时间;EDNA 2;Quokka;光电转化效率;
中图分类号：TB 321
文献标志码：A
文章编号：1672-9315（2020）02-0298-06
DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2020.0215开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
Optimization ofboron diffusion in n-type
polysilicon passivated contact solar cells
LI Chen，Udo R-mer，Alison Lennon
（The University of New South Wales，Sydney 2052，Australia）
Abstract：The demand for the higher-efficiency and lower-cost solar cells in PV industry promotes the optimisation of the manufacturing process of solar cells continuously.The need for controlling the silicon wafer size and the concentration of impurities in the silicon is increasingly important in manufacturing processes.Currently，the standardised manufacturing line of solar cells includes growing silicon ingot with Czochralski（CZ）process，sawing the silicon ingot into bricks，wafer slicing，texturing，emitter diffusion，edge isolation，anti-reflection coating，screen printing，co-firing and testing at the end.Each step in this production line can be optimised separately to improve the efficiency of solar cells.This thesisfocuses on the boron diffusion process in n-type doped polysilicon passivated contact solar cells to investigate the impact of diffusion profile on solar cells’efficiency，with four objectives addressed.First，perform simulations of EDNA2 to determine the recombination in the heavily doped region and Quokka to obtain the photovoltaic parameters open-circuit voltage（VOC）and Fill factore（FF），respectively.Reproducing previous simulations can significantly reduce the experimental time and provide a guideline for optimising boron diffusion.Second，identify the effects of drive-in temperature in the boron diffusion process，followed by the impact of post-diffusion oxidation time，
which attempts to
optimise relevant parameters during the diffusion process，thereby improving solar cells’performance.
What has been done previously is possible to compare
the emitter recombination results with the calculation values，an important step to check if the optimisation of the diffusion process effective. Key words：boron diffusion temperature;oxidation time;EDNA2;Quokka;solar cell efficiency
在太阳能电池的标准生产线中，扩散是重要的一步，因为掺杂杂质形成P-N结将有效的改善半导体的电性能。例如，将硼掺杂到硅中可以形成n型硅晶片，第III族元素具有3个价电子，这些元素可以接受一个电子形成具有稳定结构的硅晶格。具体来说，硼掺杂到硅中后，只需约0.02 eV的能量即可获得电子，并在室温条件下轻松使其完全电离[1-2]。与此同时，通过硼的扩散，可以有效提高少数载流子的寿命并降低表面重组率，从而极大的提升太阳能电池的转化效率[3-4]。
1 模拟实验
在实验之前进行仿真模拟可以显着减少实际实验时间和成本。为了优化硼扩散工艺，首先使用EDNA 2來确定重掺杂区的重新结合速率。并通过Quokka模拟获得太阳能电池参数，如开路电压（Voc）和填充系数（FF）等。
EDNA 2是一款对于硅材料内部一维发射极模拟的程序，它将根据掺杂数据，表面重组速度和入射光谱来计算发射极饱，电流密度（JOE）和内部量子效率（IQE）[5]。
Quokka是一款基于常规半导体载流子传输模型对硅太阳能电池进行三维仿真的软件。这意味着，与传统的仿真软件相比，它需要的工作量更少，并且对硅太阳能电池的影响不大，从而提高模拟准确度。该软件物理原理基于7个独立的部分：电荷载流子传输模型，硅特性，光学建模，自由能损耗分析，发光建模，外部电路和量子效率。计算步骤的详细信息将显示在“Quokka 2manual”中[6]。
1.1 EDNA 2 模拟
EDNA 2，将会根据用户上传的掺杂分布数据来计算发射极的薄层电阻。它将结合连接深度（zj），净电离掺杂浓度（N（z））和多数载流子的迁移率（μmaj）通过下列公式计算出表面电阻[8]。
ρsq=1
q*∫Z j0μmaj（z）*N（z）*dz
（1）
与此同时通过设置表面上的载流子密度和边界条件将会得知表面复合效果，同时也会显示连接深度与载流子之间的关系。根据载流子浓度可以得出结合处的电流和电压以及对应表面复合速率[9-10]。
图1显示了发射极薄层电阻和饱和电流的变化，当表面浓度接近与1e19 cm-3时，发射极薄层电阻随表面浓度的增加而减小，同时饱和电流趋于稳定。薄层电阻降低的主要原因是俄歇复合的大量发生。因此可以得出结论，当掺杂剂浓度超过5e19 cm-3时，太阳能电池器件应具有较高的饱和电流和较低的薄层电阻，这意味着在此范围内太阳能电池具有潜在的高转换效率。
1.2 Quokka模拟
对于近表面区域，Quokka将会使用薄层电阻和表面重组率来进行模拟实验。该数据可通过实验测得，进而提高了模拟的准确性。同时，Quokka还解决了该设备的稳态电气特性，这意味着可以输出太阳能电池的大多数特性，例如开路电压，短路电流，最大功率点，串联电阻等。在此步骤中，将使用上一部分所模拟出的发射极电阻和饱和电流密度。主要模拟参数显示在表2中。
图2显示了模拟后太阳能电池的几何形状，与此同时图3显示了内部载流子流动以及自由能损耗分析（FELA）其中包含复合损耗和电阻损失。根据该图可得知，太阳能电池总损耗约为23.3 mW/cm2，钝化上部分的复合效应和电阻损耗占据了大部分损耗。造成该现象的主要原因是大多数载流子在表面汇集并产生了复合，从而对短路电流造成较大影响。因此，提高研究太阳能电池效率的最好方法是尝试减少表面复合损耗和电阻损耗[13]。
图4显示了掺杂剂浓度对转换效率，填充系数（FF）和开路电压（Voc）对太阳能电池各项参数的影响。随着掺杂浓度和结深的增加，转换效率将会逐步增加到最大值。为了形成较深的结，需要较长的扩散时间或更高的扩散温度。但是，当掺杂剂浓度大于4e19 cm-3时，结较深的太阳能电池的转换效率更高。
对于填充系数而言，随着结深度的加深以及掺杂剂浓度的提高，该值将会增高。通过观察可以得知，开路电压与光电转化效率有着相同的变化趋势，当转化效率达到最大值时，存在着最大的开路电压。根据模拟结果显示，如果掺杂浓度低，则横向电导率将降低，从而使FF减小。同时，更深的结深度可以使太阳能电池具有更高的转换效率，最佳掺杂剂浓度为2e19 cm-3.仅通过优化该工艺，可将最佳转换效率提升至21.8%.在下一部分中，将重点关注较高的扩散温度以及氧化时间的变化。
2 实验设计及结果
原始硅片是具有纹理表面的3.9 cm*3.9 cm的n-型掺杂多晶硅直拉硅晶圆。经过RCA清洗后，晶圆将分为2个不同的组;第1组的变量为扩散温度使用BBr3作为液体源进行扩散反应，温度变化区间为930 ℃到990 ℃，间隔为20 ℃，同时氧化时间为30 min.另一组将会改变氧化时间，分别为5，15和30 min.经过硼扩散后，使用基于涡流电阻率测量的Sinton仪器WCT-120测定载流子寿命，通过准稳态光电导方法（QSSPC）分析测得信号，将其转化为寿命[14-16]。最后将会通过传输线模型（TLM）将用于测量接触电阻[17]。
2.1 扩散温度的影响
由于扩散温度对扩散率以及溶解度有着显著的影响，因此扩散温度的改变将会极大的改变掺杂分布。在扩算过程中，杂质粒子需要扩散穿过硅。有2种方法可以帮助促进该过程，即提高温度，可以增加活化能或降低势垒能[18]。
如图5所示，随着扩散温度的不断提高，载流子的寿命随之升高并逐步升至最大值。当扩散温度达到950 ℃时，载流子的寿命可以提高至650 μs，此后将会逐步降低至500 μs.与此同时通过发射极饱和电流密度（JOE）的变化，可以直观的反映出表面复合率对载流子寿命的影响。可以观察到随着温度的不断上升JOE稳步升高。温度的上升将会导致俄歇复合效应发生的增多，进而增加JOE.但是，拥有较低的JOE可以改善太阳能电池在蓝色光区的性能，进而提高光电转化效率。根据载流子寿命和接触电阻的变化，较高的温度将会改善太阳能电池表面质量，增大载流子浓度，降低电阻率提高载流子寿命[19-20]。 2.2 氧化时间的影响
通过氧化作用，将会形成SiO2层并增加缺陷的数量，随之改善掺杂的效果。在Si和SiO2层交界处，存在着多数不参与反应的原子，比例约为1∶1 000.这些原子可以移动到Si晶格中，这将使自填隙子远离界面。在此期间，将根据Watkins替换机制发生填隙过程[21-22]。
如图5所示，随着氧化时间的增加载流子寿命随之增长，通常情况，较长的氧化时间将会形成较深的钝化扩算，并且原子有足够的时间移动到晶圆内部。JOE呈现出先增加后递减的趋势，当氧化时间为15 min时，将达到最佳值。超出该范围之后，载流子寿命和JOE均得到轻微改善或降低。
对于接触电阻率，当氧化时间为15 min时，该值也将达到最佳值，如图5所示。当氧化时间不够长，则形成的钝化层将较薄，并且降低钝化层的質量。随着氧化时间的延长，原子会扩散得更深，从而降低表面浓度可。因此，从该图可以看出，最佳氧化时间仍为15 min.实验结果与模拟对比图7展示了模式结果和实际测的数据的对比，由此可以发现，当薄层电阻值较低时，结深对JOE的影响较小。通过降低复合电流密度以及接触极电阻，可以有效的改善复合损失和电阻损耗。
通过对模拟数据和实验室数据的对比，尽管在低薄层电阻区域JOE略高于模拟结果，随着薄层电阻的增加，JOE将更接近于实验模拟值。该结果意味着实验设计和结果符合模拟预期值，并表明可通过后续加工方法的优化，提高表面质量，进而提高多晶硅太阳能电池的转换效率。
3 结 论
当扩散温度为950 ℃时，氧化时间为30 min时，钝化的效果将会增加到最大值。在这种情况下，太阳能电池具有最高的开路电压和最低的接触电阻率。最高测量寿命为560 μs同时，在这种条件下，接触电阻率也达到了最低值，即0.001 9 Ω·m2.将模拟结果与实验进行比较，可以知道它们具有相同的趋势，这意味着如模拟结果所示，通过对硼掺杂工艺的优化，晶硅片可以有效的提升光电转换效率。
参考文献（References）：
[1] Fara L.Advanced solar cell materials，technology，modeling，and simulation[J].2013.
[2]MarkvartT，Castafier L.Solar Cells：Materials，Manufacture and Operation[D].2005.
[3]Cuevas A.The early history of bifacial solar cells[R].20th European Photovoltaic Solar Energy Conference，2005.
[4]Cousins P J，Smith D D，Luan H C，et al.Generation 3：Improved performance at lower cost[C]//2010 35th IEEE Photovoltaic Specialists Conference.IEEE，2010：275-278.
[5]Mclntosh K R，Altermatt P P.A freeware 1D emitter model for silicon solar cells[C]//2010 35th IEEE Photovoltaic Specialists Conference.IEEE，2010：2188-2193.
[6]Quokka 2 Manual[OL].Available：https：//www2.pvlighthouse.com.au/resources/quokka2/QM2/Quokka manual.htm.[Accessed：09-Jun-2019].
[7]Sheet resistance calculator[OL].Available：https：//www2.pvlighthouse.com.au/calculators/sheet resistance calculator/sheet resistance calculator.aspx.[Accessed：07-Jun-2019].
[8]Surface Recombination|PVEducation[OL].Available：https：//www.pveducation.org/pvcdrom/pn-junctions/surface-recombination.[Accessed：30-May-2019].
[9]Richter A，Glunz S W，Werner F，et al.Improved quantitative description of Auger recombination in crystalline silicon[J].Physical Review B，2012，86（16）：165-202.
[10]Yang L，Yang J，Fang X，et al.Boron diffusion of the silicon solar cell with BBr3[C]//Proceedings of ISES World Congress 2007（Vol.Ⅰ-Vol.Ⅴ）.Springer，Berlin，Heidelberg，2008：1148-1151.
[11]Nguyen H T，Baker-Finch S C，Macdonald D.Temperature dependence of the radiative recombination coefficient in crystalline silicon from spectral photoluminescence[J].Applied Physics Letters，2014，104（11）：105-112. [12]Auger P.Sur les rayons β secondaires produits dans un gaz par des rayons X[J].CR Acad.Sci.（F），1923：169-177.
[13]Surface Recombination[OL].Available：https：//www.pveducation.org/pvcdrom/design-of-silicon-cells/surface-recombination#footnote1_dqnzyhz.[Accessed：25-May-2019].
[14]FAQs-Sinton Instruments[OL].Available：https：//www.sintoninstruments.com/faqs/.[Accessed：13-Jun-2019].
[15]Kern W.The evolution of silicon wafer cleaning technology[J].Journal of the Electrochemical Society，1990，137（6）：1887-1892.
[16]Explain liquid source and gaseous source diffusion system[OL].Available：http：//www.ques10.com/p/32541/explain-liquid-source-and-gaseous-source-diffusion/.[Accessed：13-Jun-2019].
[17]Shih Y C，Shao Y，Shi F G.Novelceramic additives for screen-printable silicon solar cell metallization[J].Journal of Electronic Materials，2016，45（8）：3999-4004.
[18]Fair R B.Diffusion in silicon[M].Pergamon：Concise Encyclopedia of Semiconducting Materials & Related Technologies，1992.
[19]Ting C Y，Crowder B L.Electrical properties of Al/Ti contact metallurgy for VLSI application[J].Journal of The Electrochemical Society，1982，129（11）：2590-2594.
[20]Eades W D，Swanson R M.Calculation of surface generation and recombination velocities at the Si-SiO2 interface[J].Journal of applied Physics，1985，58（11）：4267-4276.
[21]Watkins G.Effets des rayonnements sur les semiconducteurs[J].Proc.7th Int.Conf.Phys.Semicond.Paris-Royaumont，1964：97-111.
[22]Fair R B.Oxidation，impurity diffusion，and defect growth
in silicon-An overview[J].Journal of the Electrochemical Society，1981，128（6）：1360-1368.
[23]Massimo Rudan.Physics of semiconductor devices[M].Springer New York，2015.
[24]Cuevas A，Yan D.Misconceptions and misnomers in solar cells[J].IEEE Journal of Photovoltaics，2013，3（2）：916-923.