AM: DFT结合机器学习处理γ-Ga2O3中的无序问题

第一作者:Laura E. Ratcliff

通讯作者:Laura E. Ratcliff,Anna Regoutz

通讯单位:帝国理工学院,伦敦大学学院

Ga2O3及其多晶型正吸引着越来越多的关注。像Ga2O3这样的多晶氧化物体系的丰富结构空间为电子结构工程提供了潜力,这对一系列的应用,如电力电子学,具有特别的意义。γ-Ga2O3由于其固有的无序性和由此产生的复杂的结构-电子结构关系,在合成、表征和理论方面提出了特别的挑战。最近,帝国理工学院Laura E. Ratcliff和伦敦大学学院Anna Regoutz等人在“Adv. Mater."发表题为“Tackling Disorder in γ-Ga2O3”的研究论文。密度泛函理论与机器学习方法相结合,筛选出近一百万个潜在结构,从而开发出一个强大的γ相的原子模型。理论结果与表面和块体敏感的软、硬X射线光电子能谱、X射线吸收光谱、光谱椭圆仪以及代表γ-Ga2O3的占位和非占位状态的光致发光激发光谱实验进行了比较。从光谱椭偏仪中发现,室温下强吸收的第一个起始点为5.1 eV,这与光致发光激发光谱法得到的5.17 eV的激发最大值很吻合,后者在5 K时转移到5.33 eV。这项工作在处理复杂无序的氧化物方面提出了一个飞跃,是探索如何从局部配位和整体结构方面理解其电子结构的关键一步。

图1:γ-Ga2O3的原子结构

图2:流程图总结了生成、筛选和计算结构的过程,以及拟合机器学习(ML)模型。能量阈值的单位是每个原子的eV。

图3:不同模型的性能,包括与DFT结果的比较和预测低能量结构的能力

图4:弛豫的γ-Ga2O3结构

图5:γ-Ga2O3的带隙和能带对齐

图6:γ-Ga2O3的PLE

图7:软(a-d)和硬(e-h)X射线的计算和测量的价态XPS之间的比较

图8:来自PBE和HSE的最低能量结构的加权占据PDOS与SXPS实验结果的比较,包括价带和半核态

图9:SXPS和HAXPES的计算和测量的半核态的比较

图10:SXPS和HAXPES计算和测量的Ga 2p3/2和O 1s(底部)的核心态的比较

原文链接:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.202204217

主要通讯作者个人主页及介绍:

https://www.imperial.ac.uk/people/laura.ratcliff08

说明:

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