图 1 显示了半导体低温测辐射热计的热图。由于偏置电路,电流i流过半导体。R是半导体本体的电阻(不要与动态电阻或微分电阻混淆),由于焦耳效应,它会消耗功率W。设备所处的环境会产生功率为W γ的辐射本底。半导体通过导热系数G的金属线与低温恒温器( T 0接近零的恒温器)热接触。正如我们将看到的,非常低的温度(通过低温技术达到)对于降低热噪声至关重要。此外,需要稳定的热参考 T0 来测量温度波动,这与使用半导体时发生的情况不同,因为后者由于尺寸小而具有较低的热容量。
相应的电偏置电路如所示。低噪声电池提供电压V 0,相应的电流如下:
其中RL是 负载电阻。输出电压由下式给出:
2023年8月16日辐射热测量计的工作原理非常简单。因为在半导体中, R = R ( T ),即电阻取决于工作温度,并且入射辐射功率(可能由于热源)的变化δW γ 决定了电阻随后续变化的变化δR温度δT。通过对R对方程 (2) 求导,经过一些步骤,我们得到:
在哪里:
等式(3)表示输出电压波动(待测信号)与温度波动之间的联系。为了获得良好的δV out 值(在任何情况下都必须放大),我们必须化无量纲参数F(即F ? 1),这发生在负载电阻R L ? R的值上。
以更紧凑的形式重写方程(3),我们有:
在这里我们看到,除非不重要的比例因子K,测量δV out 相当于测量由于入射到测辐射热计上的辐射功率的变化δW γ引起的温度波动δT 。
我们使用了 200 μm的立方体锗样品,并配备蓝宝石作为辐射吸收剂。低温恒温器(氦 3)处于T 0 = 0 。3K。
回想一下,在为零的情况下,任何半导体都是绝缘体。与温度变化δT相对应,跳跃传导1 被激活,而其他传导模式被“冻结”。然而,在 [0 , δT ]范围内,电导率仍然较低,并且半导体本体的电阻R相对较高(在我们的例子中,R = 1 MΩ)。随着温度升高,电导率增加,因此R减小。换句话说,在低温范围内,dR/dt < 0 且α < 0。这表示为半导体低温测辐射热计为负值。在所考虑的情况下:α = -10 K -1。
根据上述内容,我们使用了高负载电阻 ( R ),从而获得F = 1,偏置电势可产生i = 1 nA。
用于校准气泡计的操作上有用的量是响应度:
这可以通过测量已知源(例如黑体)的δW γ产生的δV来确定。 由于很难在红外波长下制造这样的光源,因此优选确定电响应率。基本上,我们考虑具有发射光谱的虚拟源,例如产生可分解为正弦基本振荡的 ( δW γ ) ( t ),即可在傅里叶积分中展开:
其中:
是 ( δW γ ) ( t )的傅里叶变换。
现在让我们恢复图 1 的热图。以下稳态方程描述了平衡时的背景+系统+半导体+低温恒温器:
其中T > T 0为平衡温度,G s为静态热导率。波动δW γ 决定了温度波动δT,伴随着由于焦耳效应而由半导体消耗的功率的进一步波动δW 。这些波动显然是时间的函数,因此我们将在下面使用迂腐但明确的符号:
由式(9)我们可以写出:
其中δW b 是半导体热容量的影响(很小,但不为零):
之后:
得到焦耳效应引起的波动δW后代入式(11),计算后得到测辐射热计的方程:
在中间步骤中,我们首先引入动态电导率:
因此,有效电导率:
因为测辐射热计为负值。该结果具有以下物理解释:α < 0 改善了半导体和低温恒温器之间的热接触,因为 - αBW > 0 因而增加了动态电导率。我们将αBW称为电热相互作用项。我们注意到,由于α < 0,对于δW > 0,温度升高,因此R和耗散功率W降低。
方程(14)是一阶线性常微分方程。考虑方程(7)并展开傅立叶积分的泛解,我们得到:
其中我们考虑了主频率ω 0周围的峰值谱密度。各个傅立叶分量相对于辐射源的相应傅立叶分量存在角度χ = arctan ωτ e的异相。 由此可见,量τ e = C/G e 定义了测辐射热计的响应时间。这可以解释为时间常数,因为τ e 定义了一个注定会消失的瞬态项。这种行为是由线性非齐次 ODE 2表示的动力系统的特征。对于辐射热测量计,根据引用文章中证明的定理,我们有:
由于瞬态项是 exp (? t/τ e ),因此它呈指数衰减。简而言之,对于t ? τ e, 辐射热测量计“即时跟踪”辐射功率的波动。这就是为什么我们需要化τ e 的原因;否则,设备就会“慢”。从方程(18)我们看到,为了获得可测量的δT,我们必须化Ge。由于这相当于增加响应时间τ e,因此我们必须寻找折衷的情况。在我们的实验中,我们有:
备注:在此框架中,辐射热测量计属于此处描述的动态系统类别2。
我们获得的结果使我们能够定义光谱响应度:
在哪里:
从上式中,我们看到必须使用低导热系数的热导体才能具有明显的响应度。然而,这会增加辐射热测量计的响应时间。这证实了之前关于需要寻求妥协局面的论点。影响响应度的其他参数包括偏置电流α和电阻R。不建议过多增加电流和 R,因为这会增加噪声。
在操作上,执行与上一问题相反的过程,其中我们确定给定δW γ的δT(在任何情况下都通过傅里叶积分未表达)。现在,根据δV out = KδT的测量,我们必须“重建”辐射信号δW γ。为此,我们为辐射热测量计配备了电动机,使设备绕垂直轴(天顶)旋转。来自偏置电路的信号δV经过放大(通过低噪声放大器)后,通过软件 ( Octave )在 .dat 文件中获取,然后在Mathematica中重新处理 计算环境。准确地说,通过插值指令我们得到了一个函数δT ( ρ,θ,t ),其中( ρ,θ )是设备所在点与地球表面相切的平面上的极坐标。具体来说,范围:
其中ρ max是距离,这取决于空气湿度,因为水蒸气分子强烈吸收红外线。例如,在雨天,ρ max = 0。部分结果如图 3 所示。
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