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[转载]WIREs | 基于高通量计算筛选发掘新型光电半导体材料

已有 588 次阅读 2020-7-9 15:39 |个人分类:热点研究|系统分类:论文交流|文章来源:转载

光电半导体材料可广泛应用于电池、照明、传感、探测等领域。考虑到当前的能源危机和源于传统化石燃料的环境污染问题,清洁高效、廉价易得的新型光电半导体材料亟待发现。相对于成本昂贵、周期长的传统实验试错法,以高通量计算为核心的功能材料筛选技术,随着理论研究的完善以及计算机算力的提升,已成功应用于光电材料研发领域,为实验提供可靠的理论指导,极大地缩短研发周期,降低了研发成本。

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在这篇综述里,来自吉林大学的张立军教授课题组总结了高通量计算方法在发掘新型光电半导体材料中的应用,包括光伏材料、光电化学材料、发光二极管材料以及透明导体材料等。文章中还收集整理了现有开源高通量计算软件包及材料结构和性质数据库,并介绍了一种通用的高通量计算筛选新型光电半导体材料的研究模型

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作者首先介绍了高通量计算应用于筛选新型半导体光电材料的基本流程。主要分为五个步骤:(1)搜索现有的材料结构与性质数据库,或基于结构原型做化学元素替换,或通过结构预测,构建待筛选的结构数据集。(2)对材料的热力学稳定性能进行评估;(3)对(2)中筛选的热力学稳定的材料,低精度地计算主要的电子结构和光学性质;(4)利用高精度的计算方法,对(3)中得到的材料做进一步的性能筛选;(5)根据不同的应用需求,加入其它的限定条件以筛选得到理想的光电材料。在实际应用中,高通量计算方法已经在探索不同领域的新型半导体光电材料中展现出了巨大的能量。

 

在光伏材料中,高通量计算可以高效准确地评估材料的光电性质,如带隙值、载流子输运性质以及光吸收系数,并从大量的虚拟材料中筛选出理想的光吸收层材料。基于给定的结构原型或化学配比,对ABX3型卤化物钙钛矿和含锡硫属化合物等进行元素替换和物理性质的计算,可实现在已报道材料的基础上对潜在的光伏材料的全空间搜索。

 

在光电化学材料领域,高通量计算可以根据设定的筛选条件,高效准确地找到光吸收能力强,带隙合适,载流子输运性质良好的材料用作光电化学半导体。这类材料既可作为光电电极材料将太阳能转化为电能,又可以作为光电催化剂促进氧化还原反应和水分解。基于高通量技术,将元素的易得程度、热力学稳定性、带隙值以及本征缺陷性质作为筛选条件,可从现有的数据库中数万个晶体材料中得到几十个新型半导体应用为光电化学材料。

 

不同于上述两种材料,发光二极管中,激发的电子会和空穴重新结合来释放光子。而二极管发光的颜色取决于激发层所吸收的光子的频率。因此,用于制作发光二极管的材料需要具有较强的激子结合能,以及合适的或可调节的带隙。基于第一性原理的高通量计算技术结合机器学习算法,可以更高效地从候选材料中筛选出性能优越的半导体用于发光二极管的激发层。

 

透明导电材料,同时具有优异的导电性和较好的透光性,因此作为光电能源材料和光电信息材料被应用。透光性源于材料的宽带隙。另外,透明导电材料还需要良好的掺杂性能,以适用于不同光电器件。通过高通量计算技术,科学家能更系统高效地研究不同的掺杂方式及掺杂物质对透明导电材料各种光电性质的影响。通过设定合适的高通量筛选条件,科学家们实现了从数据库中发现了掺杂Li的Cr2MnO4可用作透明导电材料。

 

从以上应用中,我们可以看到,高通量计算可以有效地进行新型半导体光电材料的设计和筛选,极大地降低后续实验合成的成本,并且可以探索结构-性质之间的关联性,为后续的实验工作提供可靠的理论指导。

 

相关文章以“High-throughput computational materials screening and discovery of optoelectronic semiconductors”为题,发表在WIREs Comput. Mol. Sci. (DOI: 10.1002/wcms.1489)上,文章第一作者为吉林大学材料科学与工程学院罗树林博士


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