Two-dimensional materials have been the scientific attention in fields of condense matter, materials and informatics, due to their wealth of physical connotations and broad application prospects. Like carbon, boron atom has many low-dimensional allotrope forms. Borophene, two-dimensional structure of boron atom, will be a next new photoelectric material. However, it is hard to get more properties for series of structures one time, and this way also prolongs the period of discovery for new materials. . Using first principle calculations based on density functional theory and material informatics tool, this project plans to systemically study the electronic and optical properties of borophene, and build a borophene photoelectric material database. The project also will explore the defect effects on photoelectric property, and explain their microcosmic mechanism. At last, the influence mechanism of atomic electronegativity, bond, and structures on physical property will be investigated by artificial interlligence technology, and a link between structure and properties, such as band gap and other photoelectric property, will be established. Based on this research, valuable parameters for experiments will be provided. This project will have guiding significance for how to design new materials based on materials genome initiative method.
作为具有丰富物理内涵和广阔应用前景的功能材料,二维材料已成为凝聚态物理、材料和信息科学领域的研究热点。跟碳原子类似,硼具有多种形式的低维同素异形结构,因此,硼的二维结构硼烯也有望作为新型二维材料应用于光电材料中。然而,基于实验和传统计算等研究方法很难同时获取多材料结构的多种性能,因而延长了新材料的研发周期。本项目拟借助材料信息学工具,采用基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,对硼烯材料开展高通量电子结构、光学等性质的计算,构建硼烯光电材料数据库;探索缺陷对硼烯材料光电性能的影响,并阐述其微观机理;引入人工智能技术,研究硼稀材料的原子电负性、化学键型、组分、晶体结构等对材料光电性质的影响机理,建立硼烯光电材料“结构-性能”构效关系模型,为硼稀材料在能源领域的应用提供理论指导。本项目的研究,将为如何通过材料基因工程方法开展新材料的设计,有着重要的指导意义。
硼的二维结构硼烯有望作为新型二维材料应用于器件设计中。然而,基于实验和传统计算等研究方法很难同时获取多材料结构的多种性能,从而延长了新材料的研发周期。本项目执行期间,研发了结构建模工具和高通量材料结构建模与筛选流程,实现硼烯材料掺杂结构的快速构建与稳定结构筛选;构建第一性原理计算工作流对硼烯材料开展高通量电子结构、力学、光学等性质的计算;本项目设计并开发了材料数据汇交软件,包括数据自动提取、存储与可视化展示等功能,利用高通量计算流程与数据汇交软件构建硼烯材料第一性原理计算数据库,进一步深入探索掺杂对硼烯材料性质的影响;开展材料结构表征算法研究,构建材料结构与形成能、结构与能隙以及材料结构、计算参数与计算时间之间的关系模型。此外,基于第一性原理方法与人工智能技术,研发了材料结构预测软件,并服务其他实验团队的材料制备工作。本项目执行期间,共完成学术论文7篇,已发表3篇,4篇正在审稿中;申请国家发明专利2项,软件著作权3项。培养中国科学院青年创新促进会会员1名。
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数据更新时间:2023-05-31
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