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专题：低温等离子体非平衡输运与主动调控

双频容性耦合Ar/CF₄等离子体源的多物理场三维仿真

李京泽，赵明亮，张钰如，高飞，王友年

物理学报, 2025, 74(23):235201

doi：10.7498/aps.74.20251121

cstr：32037.14.aps.74.20251121

容性耦合等离子体源具备结构简单、造价低、能产生大面积均匀等离子体的优点，被广泛应用于半导体芯片制造的刻蚀、沉积等工艺中。为了满足先进生产工艺的需求，人们常常需要对等离子体源实施流体模拟，从而对等离子体的密度、均匀性等重要参数进行优化。本文采用自主研发的容性耦合等离子体快速模拟程序对双频容性耦合Ar/CF₄等离子体源进行了三维流体模拟，以对程序在该问题中的有效性进行初步验证，并研究气压、高低频电压、低频频率、气体组分比例等放电参数对等离子体产生的影响。模拟结果显示，该程序具有极高的模拟速度；随着低频电压的增加，等离子体密度先近似不变，后显著增大，而等离子体的均匀性先上升，后显著下降，在此过程中低频电源带来的γ模式加热逐渐增加，直到取代高频电源的α模式加热成为主导；随着低频频率的增加，等离子体密度先近似不变，后略微增大，而等离子体的均匀性变化不大，这是因为低频电源的γ模式加热与频率无关，而α模式加热远远低于高频电源；随着高频电压的增加，等离子体密度显著增大，而等离子体的均匀性先上升，后显著下降，在此过程中高频电源的α模式加热显著增强；随着气压的增加，等离子体密度明显增大，同时等离子体的均匀性也明显上升，原因是粒子与背景气体间碰撞更为充分；随着背景气体中Ar比例的增加，等离子体密度变化较小，Ar相关粒子的密度总体呈上升趋势，CF₄相关粒子的密度总体呈下降趋势，但部分粒子的密度变化存在非单调的情况，这体现了部分组分的电离、解离间具有相互促进的作用。

图1 双频容性耦合Ar/CF₄等离子体中代表性的组分收敛曲线，其纵坐标表示相应粒子密度的空间平均值

同行评价

作者在三维模型开发、复杂化学反应气体、并行计算、流体方程的建模以及各种腔室结构设计的特色方面所做的努力，是文章最亮眼的创新点，也是这个领域绝大多数研究者无法完成和攻破的课题。

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专题：低温等离子体非平衡输运与主动调控

微牛级会切霍尔推力器模式转换

吴嘉浩，曾明，刘辉，于达仁

物理学报, 2025, 74(23):235209

doi：10.7498/aps.74.20251214

cstr：32037.14.aps.74.20251214

微牛级会切霍尔推力器是一种微波辅助电离调控的电推进装置，作为无拖曳控制系统的执行机构，通过宽范围连续调节推力来保障控制精度与稳定性。但调节过程中会发生模式转换导致阳极电流突变，降低控制精度和稳定性。因此，有必要对模式转换发生的规律进行研究。本文通过探针诊断等方式，研究了微波模式转换前后推力器内部等离子体参数与放电特性的变化规律。实验结果显示，模式转换前，等离子体亮区主要集中于阳极前端1—3 mm处的电子回旋共振区域；转换后，亮区向上游移动，近阳极区等离子体密度超过截止密度，沿轴向急剧下降。等离子体密度变化改变基本波的传输特性是电子加热方式发生改变的根本原因。等离子体密度上升至截止密度时，驱动电离的R波与O波迅速衰减或被反射。此时R波无法到达共振面，主导的电子回旋共振(ECR)电离失效。R波-O波主导电离变为O波主导电离，电子加热机制从体加热向表面波加热过渡。本文研究将为后续优化推力器微波传输、降低模式转换发生的阈值提供依据。

图1 两种不同工况下等离子体亮区的分布   (a) 0.3 sccm/2 W工况在等离子体亮区阳极前端；(b) 0.4 sccm/4 W工况等离子体亮区退至阳极端面后

同行评价

牛级霍尔推力器具备宽范围连续可调推力、适用于高精度姿态与轨道控制，在空间引力波探测等前沿任务中具有重要应用前景，受到广泛关注。使用永磁方式构造磁场的微牛级推力器节省能源、性能稳定，值得深入研究和探讨。微牛级推力调节过程中的模式转换现象，直接影响推力的连续性与系统的稳定性，值得针对这一问题展开研究。本文围绕这一问题，结合探针诊断与放电参数测量，研究了模式转换前后等离子体密度、电子温度及微波传输特性的变化规律，并尝试揭示其机理。选题新颖，实验方法和数据较为翔实。

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专题：应用磁学

关联氧化物异质结磁电输运性质的氢离子调控

周轩弛，冀佳慧，姚晓辉

物理学报, 2025, 74(23):237502

doi：10.7498/aps.74.20251210

cstr：32037.14.aps.74.20251210

氢化或质子化通过引入离子功能调控自由度从而调控关联氧化物材料体系中多重自由度间的关联耦合效应，突破固溶度极限的限制，协同触发关联氧化物发生电子相变与磁转变，为探索材料体系中的新奇物态提供了新途径，在人工智能、关联电子器件及能量转换等领域展现出广阔的应用前景。本文利用激光分子束外延法制备出亚稳态VO₂(B)/La_0.67Sr_0.33MnO₃(LSMO)异质结，基于氢离子演化方法，借助多功能氧化物异质结中关联电子与铁磁序间的关联、耦合与重构，发现体系中弱铁磁绝缘相的新物态并涌现出丰富的结构演变与电子态重构等拓扑化学转变。氢化触发VO₂(B)/LSMO异质结体系的可逆磁电相变归因于氢化相关电子掺杂占据Mn元素e_g (↑) 轨道而引发的电子局域化效应以及离子掺杂抑制Mn³⁺-Mn⁴⁺间的双交换相互作用。本工作为探索关联氧化物材料体系中的新奇物态、莫特物理及其功能特性的器件化提供了可行的途径。

图1 氢化诱导VO₂(B)/LSMO磁电相变   (a) 传统半导体与关联材料氢致电子相变示意图；(b) 氢化调控VO₂(B)电子轨道构型变化的示意图；(c) 氢化抑制LSMO中Mn³⁺-Mn⁴⁺双交换相互作用的示意图

同行评价

该研究采用激光分子束外延法成功制备具有高度择优取向的亚稳态VO₂(B)/LSMO异质结，将氢离子演化策略引入关联氧化物异质结体系，实现了对磁电输运特性的协同调控并拓展了氢相关磁电研究。工作从物理机制层面阐明了离子功能调控自由度对电荷-晶格-自旋-轨道关联耦合的调控规律，突破了传统替代式化学掺杂的固溶度限制，为关联体系高能量尺度可逆物性调控提供了新思路。

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专题：应用磁学

增材制造宽温区La(Fe,Si)₁₃基梯度合金的磁热性能

谢珑珑，秦亚洲，孙佳怡，乔凯明，刘剑，张虎

物理学报, 2025, 74(23):237501

doi：10.7498/aps.74.20251317

cstr：32037.14.aps.74.20251317

磁制冷技术具有绿色环保和节能高效等优点，被认为是有望取代气体压缩制冷技术的新一代制冷技术。但目前磁制冷材料往往相变温区过窄(≤10 K)，需多个成分的材料叠加才能满足实际的制冷温跨。本研究选择典型的La(Fe,Si)₁₃基磁制冷材料，创新采用梯度激光粉末床熔融技术，3D打印出水平成分梯度的La_0.70Ce_0.30Fe_11.65–xMn_xSi_1.35 (Mn含量从0—0.64连续变化)合金。系统表征其显微结构、磁学性能及磁热效应可知，该技术可实现成分沿粉末床平面的可控梯度分布与高通量制备，从而实现了该梯度合金居里温度从134—174 K宽温区的连续变化。随Mn含量增加，合金相变从弱一级相变逐渐变为二级相变，磁熵变曲线峰型从“尖而高”变为“宽而平”，半高宽温区扩大至83.3 K，使得梯度合金始终保持较高的制冷能力RC (~130 J/kg,3 T)。本研究通过梯度增材制造突破传统材料制备与性能瓶颈，为磁制冷材料高通量制备与性能优化提供全新技术路径。

图1 3T磁场下退火态CGAs的磁熵变随温度的变化曲线

同行评价

该研究通过梯度增材制造技术制备了La(Fe,Si)₁₃基成分梯度磁制冷材料，为磁制冷材料的宽温区优化与高通量制备提供创新性策略。研究工作成功实现了居里温度在134—174 K的宽温区内连续调控，且随成分梯度变化仍保持较高制冷能力，具较高学术意义。

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专题：低温等离子体非平衡输运与主动调控

深度学习代理模型的容性耦合氩等离子体流体模拟：非对称推理与定量可信边界

李靖宇，蒋星照，何倩，张逸凡，吴桐，姜森钟，宋远红，贾文柱

物理学报, 2025, 74(23):235205

doi：10.7498/aps.74.20251290

cstr：32037.14.aps.74.20251290

容性耦合等离子体(CCP)的流体模拟对于理解放电物理机制非常重要，但其高昂的计算成本制约了大范围参数化探索。为突破该限制，本文开发了一种深度学习代理模型，旨在以近瞬时推理速度复现一维CCP流体模型的输出结果。该模型精确预测了容性耦合氩等离子体流体模拟中关键等离子体参数的空间分布，包括电子密度、电子温度及电场分布，并将所需计算时间从数小时压缩至毫秒量级。除加速优势外，代理模型学习过程还揭示了根植于等离子体物理的非对称推理能力。代理模型可从复杂的低压物理域外推至更简单的高压物理域，反之则不可行，表明低压状态具有更完整的物理信息。进一步，本文建立了一个模型推理的置信边界，确保预测结果的物理可靠性。本文的研究为创建高保真、超快速的流体模拟等离子体替代提供了方案。

图1 FNN，ALSTM 和 CTransformer 模型在(a)气压数据集和(b)电压数据集上对电子密度、电场和电子温度的时间平均空间分布的外推性能(极板间距为0—3 cm)。蓝色阴影区域表示外推集，灰色阴影区域表示训练集

同行评价

本文选题新颖，结合了深度学习前沿技术和重要的等离子体物理应用，具有显著的学术价值和工程意义。作者在模型外推能力和可信度方面进行了深入的探讨，特别是非对称推理的发现，揭示了底层物理规律对数据驱动模型学习的内在约束。

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《物理学报》2025年第23期全文链接：

https://wulixb.iphy.ac.cn/custom/2025/23