沈雪华，陈焕庭*，陈赐海，林惠川，李 燕，陈福昌

(1. 闽南师范大学 物理与信息工程学院，福建 漳州 363000;2． 福建省光电材料与器件应用行业技术开发基地，福建 漳州 363000)

1 引 言

发光二极管(Light-emitting diode,LED)因具有低功耗、长寿命和环境友好等优点，近年逐渐向通用照明领域普及[1-3]。在白光LED制造中，以蓝光GaN基LED芯片与YAG∶Ce荧光粉结合的方式最为普遍。通用照明中，LED器件通常集成了多个LED芯片，且输入功率随着应用需求的提高不断增大，导致器件内部热量聚集[4]。而蓝光LED芯片和荧光粉均具有温度敏感特性，高温环境下蓝光GaN基LED芯片和荧光粉的光学特性会有不同程度的下降，引起光谱功率、光通量、色温等光学参数的变化，最终影响照明质量[5-6]。因此，大功率白光LED器件的热效应和热管理成为当前LED研究和制造领域备受关注的问题[7]。

光照除了提供视觉信息，还参与生物节律、大脑认知等生理功能的调节，即所谓“非视觉生物效应”。作为新一代照明光源，LED的非视觉生物效应更为明显，相关研究不断深入。司辰节律因子(Circadian action factor，CAF)是由Berman提出的用以表征光的非视觉生物效应强度的因子，在多数研究中被采用[8]。郑莉莉等[9]通过计算三基色白光LED光源在不同电流下的司辰节律因子，对可调色温的三基色白光LED光源进行非视觉效应研究。宋丽妍等着重探讨了以LED为背光源的平板显示屏对人体非视觉生物效应的影响[10]。鲁玉红等针对人体在不同波长蓝光LED照射下的反应进行了研究[11]。陈仲林等将光的非视觉生物效应用于指导住宅、隧道和教室等场所的照明工程建设[12-13]。

本文通过测试研究了白光LED的光-电-热特性及其变化，建立了白光LED光功率及光谱蓝白比预测模型，分析了光谱蓝白比与色温、司辰节律因子的相关性。研究发现驱动电流和温度改变时，白光LED辐射光谱中的蓝光发射光谱和荧光粉发射光谱会有不同程度的变化，进而引起光功率改变、色温漂移和司辰节律因子变化。实验结果验证了本文提出的白光LED光功率和光谱蓝白比预测模型及其建立过程的正确性，表明了根据光谱蓝白比预测其色温漂移和非视觉生物效应强弱的合理性，可用于对特定白光LED光学性能的预测、分析和改进。

2 白光LED光谱的光-电-热特性

2.1 白光LED光谱的光-热特性分析

白光LED器件中，蓝光LED芯片发出的初始蓝光一部分被荧光粉吸收并转化为黄光，透射的蓝光和转换的黄光混合形成白光。蓝光LED芯片辐射蓝光以及荧光粉层辐射黄光的过程都伴随着热量的产生。因实际散热条件有限，白光LED器件内部热量无法及时传导，芯片结温和荧光粉层温度随着热量积累逐渐升高，导致芯片和荧光粉层光学性能下降。为探讨温度对LED芯片及荧光粉层的作用，本文在一定电流驱动下，通过改变热沉温度测试了白光LED的光谱分布变化，如图1。其中，驱动电流为350 mA，温度范围为25～85 ℃，测试间隔为15 ℃。

图1 350 mA电流驱动下白光LED的光谱功率分布

Fig.1 Spectral power distribution of white LED with injection current of 350 mA

图1中，以虚线为界，左边为蓝光光谱分布，右边为荧光光谱分布。由图1可见，蓝光LED芯片发射峰强度明显随温度升高而降低，并且由于能带随着温度升高而收缩，其光谱整体红移。对于荧光光谱而言，因蓝光LED芯片激发波长受温度影响发生偏移，与荧光粉发射光谱匹配度降低，转换的黄光减少，导致荧光光谱强度整体呈下降趋势。蓝光光谱光功率和荧光光谱光功率随温度的变化趋势如图2所示。

图2 350 mA电流驱动下蓝光光谱光功率和荧光光谱光功率

Fig.2 Optical power of blue spectrum and phosphor spectrum with injection current of 350 mA

图2中，Popt,b(w)表示蓝光光谱光功率，Popt,p(w)表示荧光光谱光功率。保持驱动电流为350 mA，当热沉温度控制为25 ℃时，蓝光光谱光功率为114.09 mW，荧光光谱光功率为289.04 mW；当热沉温度升高到85 ℃时，蓝光光谱光功率降至110.57 mW，荧光光谱光功率降至258.65 mW，二者下降幅度分别为3.09%和10.51%。

观察图2可见，蓝光光谱光功率和荧光光谱光功率均与热沉温度近似呈线性关系，则可设

Popt,b(w)(IF,0,T)=a1T+a2，

(1)

Popt,p(w)(IF,0,T)=b1T+b2，

(2)

其中，a1、a2、b1、b2均为常数，可通过对测量数据进行曲线拟合而获得。a1、b1分别表示蓝光光谱光功率、荧光光谱光功率随热沉温度的变化系数，由两曲线倾斜程度可知a1

从图2及二者功率下降幅度可见，荧光粉层受温度的影响较大，原因主要体现在3个方面：(1)温度升高，GaN基蓝光芯片晶格振动加强，缺陷周围的载流子非辐射复合加剧，内量子效率下降，产生的初始蓝光能量减少[2]；(2)蓝光峰值波长因热效应发生红移，使得与荧光粉的匹配度下降[14]；(3)温度升高，YAG 荧光粉 Ce3+4f 基态与5d激发态之间的能量差减小，光转换效率下降[15]。蓝光光谱功率在温度升高时变化不大，原因在于：虽然蓝光芯片辐射的初始蓝光随温度升高而减少，但荧光粉层因热效应致使吸收的蓝光能量也减少，因而透射的蓝光辐射通量减少不明显。

2.2 白光LED光谱的光-电特性分析

白光LED器件中，GaN基蓝光LED芯片会将注入电能转化为初始蓝光并射入荧光粉层，驱动电流的大小决定了初始蓝光光谱的光功率。此外，驱动电流不同意味着加载功率不同，则其他条件相同的情况下封装器件内部聚集热量亦不同，引起GaN基芯片和荧光粉的热猝灭效应也存在差异。

载流子密度在量子阱区域的速率方程[16]如下：

(3)

(4)

非辐射复合速率An取决于缺陷密度NT：

(5)

在低电流密度范围，n很小，An>Bn2，该范围内光功率与电流密度关系如下式所示：

(6)

在大电流密度范围，Bn2>An，则光功率与电流密度的关系为：

(7)

在大电流区域，理想情况下LED光功率将与输入电流近似成线性比例。但在实际情况下，随着电流增大，LED有源区产生的热量将在器件内部急剧累积，造成内量子以及外量子效率下降[17]，因此光功率与输入电流不能成理想线性比例。

从以上讨论可知，LED光功率-电流特性曲线可分为非线性和线性两个区域。非线性区域内，有源区缺陷密度将直接影响光功率大小，导致光功率非线性变化。而线性区域由于非辐射复合通道趋于饱和状态，非辐射复合变化对光功率影响不明显[18]。

由于本文研究采用控温热沉控制LED芯片温度，LED芯片有源区的热量可及时传导至外界，即LED输出光功率和负载电流为线性关系：

Popt,b(w)(IF,T0)=c1IF+c2，

(8)

Popt,p(w)(IF,T0)=d1IF+d2，

(9)

其中，c1、c2、d1、d2均为常数，可利用曲线拟合由测量数据获得。c1、d1分别表示蓝光光谱光功率、荧光光谱光功率随驱动电流的变化系数。

通过改变驱动电流测试白光LED的光谱分布变化，如图3所示，其中，热沉温度控制为55 ℃，电流范围为200～450 mA，测试间隔为50 mA。

图3 恒温55 ℃下白光LED的光谱功率分布

Fig.3 Spectral power distribution of white LED with heat sink temperature of 55 ℃

图3表明，当热沉温度一定时，白光LED发出的蓝光光谱和荧光光谱均随驱动电流发生较大变化，电流对二者影响作用明显。蓝光光谱光功率与荧光光谱光功率随电流的变化趋势如图4。

图4中，保持热沉温度为55 ℃，当驱动电流为200 mA时，蓝光光谱光功率为66.14 mW，荧光光谱光功率为166.97 mW；当驱动电流增加到450 mA时，蓝光光谱光功率为142.78 mW，荧光光谱光功率为342.56 mW，二者增加幅度分别为115.88%和105.16%。

图4 恒温55 ℃下的蓝光光谱光功率和荧光光谱光功率

Fig.4 Optical power of blue spectrum and phosphor spectrum with heatsink temperature of 55 ℃

2.3 白光LED光谱功率预测

白光LED输出的白光由蓝光光谱和荧光光谱构成，假设Popt,w为白光LED输出光功率，则有

Popt,w=Popt,b(w)+Popt,p(w)，

(10)

同时考虑驱动电流和热沉温度对光谱的影响[19]，当热沉温度为恒定值时，LED输出光功率与负载电流呈线性函数；当负载电流为恒定值时，LED输出光功率与热沉温度呈线性函数；进而可构建蓝光光谱光功率值和荧光光谱光功率值分别与负载电流和热沉温度之间的二维函数：

(11)

(12)

其中e、f分别为白光LED在工作点(IF,0、T0)的蓝光光谱光功率值和荧光光谱光功率值。

因此，白光LED总输出光功率为：

(13)

由于a1、a2、b1、b2、c1、c2、d1、d2、e、f均为常数，公式(13)表明，白光LED光功率是关于驱动电流和热沉温度的函数。若已知驱动电流和热沉温度，可根据公式(13)预测白光LED的光功率。

3 色温漂移及非视觉生物效应分析

3.1 光谱色温漂移分析

相对色温(Correlated color temperature，CCT)是评价白光品质的一个重要光学指标，其值主要取决于白光光谱中蓝光成分的比例(本文简称蓝白比)。当光谱蓝白比增大时，色温值将增大，白光向冷白方向漂移；反之色温减小，白光向暖白方向漂移[6,20-21]。从前文分析可知，热沉温度和驱动电流会影响白光光谱中蓝光光谱和荧光光谱，因而可能改变光谱中的蓝光比例，引起色温漂移。设光谱蓝白比为k，则有

(14)

可见，光谱蓝白比k亦是关于驱动电流和热沉温度的函数。驱动电流或热沉温度的改变，不仅会引起白光LED光功率的变化，也会导致色温漂移。若已知白光LED的驱动电流和热沉温度变化情况，则可由公式(14)评价光谱色温漂移趋势。

将热沉温度55 ℃、电流200～450 mA及驱动电流350 mA、热沉温度25～85 ℃对应各工作点的光谱蓝白比k与色温CCT作相关性分析，如图5所示。

图5 测试白光LED光谱蓝白比k与色温CCT之间的关系

Fig.5 Relationship between measured results ofkand CCT for white LED

可见，光谱蓝白比k与光谱色温KCCT之间存在较高的线性相关度，设二者关系如下：

KCCT=g1k+g2，

(15)

其中g1、g2均为常数。显然，光谱蓝白比k的变化可以反映其色温漂移情况。

3.2 光谱司辰节律因子变化分析

光的非视觉生物效应主要通过本征感光视网膜神经节细胞(Intrinsically photosensitive retinal ganglion cell,ipRGC)控制人体褪黑激素的分泌，进而参与人体生理节律的调节[22]。司辰节律因子能反映光源对人体非视觉生物效应的影响，数值越大影响越大，其定义如下[23-24]：

(16)

其中，acv为司辰节律因子(CAF)；P(λ)为光源的光谱功率分布；C(λ)是由Gall等提出的光谱生理响应曲线[25]，峰值波长在450 nm附近；V(λ)为明视觉下的光谱光视效率函数，峰值波长为555 nm。C(λ)及V(λ)曲线如图6所示，C(λ)主要覆盖蓝光波段，说明人体在该波段的生物敏感度较高，而V(λ)主要覆盖黄光波段，说明人体在该波段的视觉敏感度较高。

白光光谱中的蓝光成分增加时，意味着白光光谱与生理响应曲线的重叠部分增加，光谱的司辰节律因子必然增大，此时光谱对人体的非视觉生物效应作用增强。很显然，光谱的蓝白比k变化将导致司辰节律因子(CAF)的变化，k增大时，CAF增大，k减小时，CAF也减小。

图6 光谱生理响应曲线C(λ)和明视觉光视效率曲线V(λ)

Fig.6 Spectral physiological response curve and spectral luminous efficiency curve

对热沉温度55 ℃、电流200～450 mA及驱动电流350 mA、热沉温度25～85 ℃各工作点的光谱蓝白比k与司辰节律因子(CAF)进行相关性分析，如图7所示。

显然，光谱蓝白比k与司辰节律因子(CAF)之间同样存在较高的线性相关度，设二者关系如下：

acv=h1k+h2，

(17)

其中h1、h2均为常数。光谱蓝白比k的变化反映了司辰节律因子的变化，因而可用于评价光谱产生的非视觉生物效应。

图7 测试白光LED光谱蓝白比k与司辰节律因子CAF之间的关系

Fig.7 Relationship between measured results ofkand CAF for white LED

由图5、图7及其分析表明，光谱蓝白比k与色温CCT及司辰节律因子(CAF)均高度线性相关。因此，光谱色温CCT和CAF跟随温度及驱动电流的变化规律应与蓝白比k的变化趋于一致。当驱动电流不变、温度升高时，色温值和司辰节律因子应增大，白光向冷白方向漂移，光谱的非视觉生物效应影响增强。当温度恒定、驱动电流增加时，色温值和司辰节律因子也应增大，白光向冷白方向漂移，光谱的非视觉生物效应影响亦增强。

4 实验结果与分析

本文通过HAAS-2000高精度快速光谱仪及专用积分球对YAG∶Ce荧光材料封装的白光LED进行光学测量，完成实验验证。其中恒流驱动由上位机控制软件控制，而LED恒温设置和调整则由CL-200温控装置实现。

图8、9分别为白光LED在不同温度及不同电流驱动下对应光功率、蓝白比k预测值和实测值对比情况。温度测试范围为25～85 ℃，测试间隔为5 ℃；电流测试范围为150～500 mA，测试间隔为50 mA。

在图8(a)光功率预测数据中，150 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，光功率为190.91 mW，若热沉温度升高到85 ℃，光功率降至174.36 mW，降低8.67%，下降速率为0.275 8 mW/℃。在500 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，光功率为558.56 mW；若热沉温度升高到85 ℃，光功率降至510.83 mW，降低8.55%，下降速率为0.795 5 mW/℃。

在图8(b)光功率实测数据中，150 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，光功率为183.19 mW；若热沉温度升高到85 ℃，光功率降至169.30 mW，降低7.58%，下降速率为0.231 5 mW/℃。在500 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，光功率为553.69 mW；若热沉温度升高到85 ℃，光功率降至502.91 mW，降低9.17%，下降速率为0.846 3 mW/℃。

图8 白光LED光功率输出。(a)预测值；(b)实测值。

Fig.8 Optical power of white LED. (a) Predictions. (b)Measurements.

图9 白光光谱蓝白比k。(a)预测值；(b)实测值。

Fig.9 Blue-white ratiok. (a) Predictions. (b) Measurements.

经计算，光功率预测值与实测值之间最大相对误差为4.22%，平均相对误差为1.05%，误差值较小。白光LED光功率对比图和数据分析均表明，白光功率预测值与实测值之间吻合度较高，由此验证了光功率预测模型的正确性。

在图9(a)光谱蓝白比k预测数据中，150 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，蓝白比k为0.270 7；若热沉温度升高到85 ℃，则增大至0.287 2，增幅为6.10%。在500 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，蓝白比k为0.287 0；若热沉温度升高到85 ℃，则增大至0.304 1，增幅为5.96%。

在图9(b)光谱蓝白比k实测数据中，150 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，蓝白比k为0.272 3；若热沉温度升高到85 ℃，则增大至0.291 6，增幅为7.08%。在500 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，蓝白比k为0.289 1；若热沉温度升高到85 ℃，则增大至0.304 0，增幅为5.15%。

经计算，蓝白比k预测值与实测值之间最大绝对误差为0.003 8，平均绝对误差为0.001 1，最大相对误差为1.54%，平均相对误差为0.39%。图9和分析数据显示，光谱蓝白比预测值与实测值之间吻合度较高，验证了光谱蓝白比预测模型的正确性。

根据光谱蓝白比k的预测值及公式(15)、(17)，可进一步预测光谱色温CCT和司辰节律因子的变化情况，分别如图10、11所示。

在图10(a)的光谱色温CCT预测数据中，150 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，色温为5 492 K;若热沉温度升高到85 ℃，则色温升高至5 711 K，光谱向冷白方向漂移。在500 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，色温为5 710 K；若热沉温度升高到85 ℃，色温升高至5 936 K，光谱亦向冷白方向漂移。

在图10(b)的光谱色温CCT实测数据中，150 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，色温为5 538 K;若热沉温度升高到85 ℃，则色温升高至5 787 K，光谱向冷白方向漂移。在500 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，色温为5 730 K；若热沉温度升高到85 ℃，色温升高至5 944 K，光谱亦向冷白方向漂移。

在图11(a)司辰节律因子(CAF)预测数据中，150 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，CAF为0.507 8;若热沉温度升高到85 ℃，则CAF 增大为0.546 3，光谱对人体的非视觉生物效应的影响增强。在500 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，CAF为0.546 1;若热沉温度升高到85 ℃，则CAF增大为0.586 0，光谱对人体的非视觉生物效应的影响亦增强。

图10 白光光谱色温CCT。(a)预测值;(b)实测值。

Fig.10 CCT of white spectrum. (a) Predictions. (b) Measurements.

图11 白光光谱司辰节律因子(CAF). (a)预测值;(b)实测值。

Fig.11 CAF of white spectrum. (a) Predictions. (b) Measurements.

在图11(b)司辰节律因子(CAF)实测数据中，150 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，CAF为0.513 1；若热沉温度升高到85 ℃，则CAF 增大为0.558 4，光谱对人体的非视觉生物效应的影响增强。在500 mA恒流驱动下，热沉温度为25 ℃时，CAF为0.548 6；若热沉温度升高到85 ℃，则CAF增大为0.585 3，光谱对人体的非视觉生物效应的影响亦增强。

经计算，色温CCT预测值与实测值之间最大绝对误差为75.64 K，平均绝对误差为15.10 K，最大相对误差为1.31%，平均相对误差为0.26%；司辰节律因子预测值与实测值之间最大绝对误差为0.012 0，平均绝对误差为0.002 7，最大相对误差为2.15%，平均相对误差为0.49%。图10、11及数据分析证明了光谱蓝白比k、色温CCT和司辰节律因子(CAF)三者之间的高度相关性，同时验证了公式(15)和(17)的正确性。

5 结 论

本文结合理论分析和实验测试，研究了白光LED的光-电-热特性。通过控制热沉温度和驱动电流，讨论了温度和电流对白光中的蓝光光谱和荧光光谱的影响，建立了白光LED光功率预测模型。通过白光光谱成分变化，讨论了光谱蓝白比(蓝光光谱光功率与白光光谱光功率的比值)与温度、电流的关系，并建立光谱蓝白比k预测模型。相关性分析显示了光谱蓝白比k与色温CCT及司辰节律因子(CAF)高度相关，光谱色温漂移及非视觉生物效应与蓝白比k的变化趋于一致。实验结果显示，白光LED光功率预测值的最大相对误差为4.22%，平均相对误差为1.05%；蓝白比k预测值的最大相对误差为1.54%，平均相对误差为0.39%；色温CCT预测值的最大相对误差为1.31%，平均相对误差为0.26%；司辰节律因子CAF预测值的最大相对误差为2.15%，平均相对误差为0.49%。验证了所提出的预测模型及其建立过程的正确性。同时，实际光谱中蓝白比k、色温CCT和司辰节律因子(CAF)分布及变化规律一致，表明了由光谱蓝白比评价光谱色温漂移和非视觉生物效应的合理性。