数据驱动的量子材料和功能材料研究

来源 :中国科学院大学(中国科学院物理研究所) | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhml0726
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长期以来,一个新发现的材料跨越实验室应用到工业中,通常需要成千上万次尝试。近些年来,数据驱动范式的诞生使得发现到应用新材料的成本和时间大大减少。在本文中,我们首先介绍了材料科学发展及数据驱动范式,随后介绍了数据驱动范式在氮化物、锂电池及二维材料中的研究案例。借助于我们自主研发的无机晶体材料数据库Atomly,我们也将数据驱动范式应用在了量子材料和功能材料中,如蜂窝状硼烯、MgB2超导材料、kagome材料及无机光伏材料。主要内容如下:(1)至今都没有在除了 Al之外的衬底上合成出蜂窝状硼烯的报道,仿佛Al是蜂窝状硼烯合成问题的唯一解。我们利用数据驱动范式系统性的筛选了可以用来生长蜂窝状硼烯的金属衬底。我们发现金属衬底的空心位点相比于顶部位点与蜂窝状硼烯结合时具有更低的能量,且Nb、Ta、Ti、W和Mo的面心立方相相比于Al具有更大的层间距、附着能和层间耦合强度,即更适合生长蜂窝状硼烯。尽管面心立方相不是Nb、Ta、Ti、W和Mo最稳定的相,但它们是亚稳的并在实验上早有合成的相关报道。(2)当蜂窝状硼烯与金属结合成为体相时,体系可能会出现超导,MgB2就是这样一个典型的例子。MgB2家族在过去十几年里虽然得到了不断扩充,但至今都没有对MgB2家族进行彻底性评估的工作。利用数据驱动范式,我们从Atomly中发现了 56种具有与MgB2一样晶体结构的候选材料。热力学稳定性、动力学稳定性和超导性的评估表明除了 MgB2等实验已经报道的材料之外,CaB2(Tc=9.4~28.6K)、SrGa2(Tc=0.1~2.4K)、BaGa2(Tc=0.3~3.3 K)、BaAu2(Tc=0.0~0.5 K)和LaCu2(Tc=0.1~2.2 K)五种新材料可能也具有超导性。为了验证理论预测,我们合成了 BaGa2——电阻、磁化率和热容的表征表明了 BaGa2是一个Tc=0.36K的超导体,与我们计算的结果非常吻合,实现了理论与实验的闭环。(3)作为蜂窝状晶格的线图,kagome晶格因具有平带、超导、量子霍尔效应等量子物态在凝聚态物理领域中受到广泛的关注。关于kagome的研究众多,但始终限定于少数的材料体系中。我们利用数据驱动范式对kagome材料进行了地毯式的搜索,共发现了 13,702种kagome材料,包含了几乎所有已经报道的kagome材料。利用统计分析,我们分析了这些kagome材料的空间群、元素组份、原子数、带隙,并从中确定了 1213种结构原型。我们的工作提供了丰富的kagome材料体系,也希望能够激发科研工作者对拓扑、超导等量子现象及其相互作用的进一步研究。(4)光伏材料作为一种功能材料,在业界受到了广泛的研究。前人的工作已经证明利用数据驱动范式预测新型高效光伏材料的有效性,然而他们的筛选流程中存在不足,比如计算方法不够严格或完全排除了假想结构。为了全面的发现理想的光伏材料,我们通过采用更严格的高通量筛选方案,从Atomly中~270,000种材料中筛选出了 154种很有潜力的光吸收剂,这些光伏材料的稳定性、载流子迁移率、能隙和光电转换效率都得到了理论保证。我们将光电转换效率大于30%的材料按照是否在实验中已经合成分成了两类,并深入探究了如Sr2Si、Sc4C3、Ca(BC3)2和CsVN2等在化学相空间中容易被忽视的光伏家族。从数据驱动的角度出发,本文对蜂窝状硼烯、MgB2超导、kagome材料和无机光伏材料等量子材料和功能材料进行了系统性的研究,打开了材料发现和设计的新视野,也希望能给相关领域的科研工作者提供一些指导。
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