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GeBi₂Te₄基外延薄膜的点缺陷调控及热电性能优化

蒋达文，李珺杰，苏婷婷，欧阳雨洁，葛浩然，柳伟，唐新峰

物理学报, 2026, 75(9):090807

doi: 10.7498/aps.75.20251751

cstr: 32037.14.aps.75.20251751

GeBi₂Te₄基化合物作为Bi₂Te₃基化合物的衍生物，具有低晶格热导率和高热电性能潜力。缺陷结构调控是GeBi₂Te₄性能优化的有效途径，然而缺陷结构的实验表征及其影响电输运的机制仍需实验来揭示。为了解决这一难题，本研究采用分子束外延技术在Al₂O₃(000l )衬底上成功制备出高结晶质量的GeBi₂Te₄(000l )基薄膜，并开展了本征缺陷结构的实验研究。结果发现，增加Bi束流会抑制Ge_Bi和Te_Bi反位缺陷的形成，导致电子浓度呈现先增大后降低的趋势。Bi束流达到0.075 Å/s时将实现从GeBi₂Te₄向GeBi₄Te₇的物相转变。此时，薄膜保持高的迁移率(48.2 cm²·V^–1·s^–1)，同时获得高达1.35 × 10⁵ S·m^–1的电导率以及接近114 μV·K^-1的Seebeck系数。最终，GeBi₄Te₇薄膜在300 K和400 K分别获得了优异的功率因子，达1.3 mW·m^–1·K^–2和1.7 mW·m^–1·K^–2，是目前GeBi₂Te₄基材料体系报道的最好水平之一。本研究为GeBi₂Te₄基材料的结构调控和性能优化提供了新思路。

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基于第一性原理的氢化锆量子效应与热散射律计算

唐家玄，刘萍，张环宇，吴小飞，冯万祥，续瑞瑞

物理学报, 2026, 75(9):090102

doi: 10.7498/aps.75.20251741

cstr: 32037.14.aps.75.20251741

氢化锆作为一种广泛应用的慢化剂材料，其热散射率数据对于反应堆设计具有重要影响。现有基于晶格动力学或分子动力学的第一性原理计算通常基于简谐近似或经典力学，未考虑氢原子显著的量子非谐性。本文采用了一种结合准谐近似、多项式机器学习势、随机自洽谐波近似的计算方法，系统研究了量子效应对氢化锆的声子态密度和热散射律数据的影响。研究表明，仅考虑量子效应对晶格体积膨胀的准谐近似会导致声子态密度软化；而进一步引入随机自洽谐波近似的量子修正后，该软化趋势会受到明显抑制。对于ϵ-ZrH₂，相较于简谐近似，引入量子效应后的声子态密度与实验数据的一致性显著提升，对圆柱形与平板状样品实验数据的χ²分别降低了64.1%与37.7%。基于量子效应的声子态密度计算得到的氢化锆的双微分散射截面峰位与 ENDF/B-VIII.1 评价库更为一致，计算的总散射截面在趋势上与现有理论结果相符，且与实验测量值展现出良好的一致性。此外，临界基准验证表明，考虑量子效应能在部分工=况下进一步改善k_eff的计算精度。本文数据集可在https://doi.org/10.57760/sciencedb.33601中访问获取。

图2 ϵ-ZrH₂中Zr (a)和H (b)的声子态密度

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亚开温区He Ⅱ超流涡旋制冷机的实验研究

廖奕，王琨，肖田田，查奎帆，GÉRARD ROUILLE，王慧志，刘思学，潘长钊

物理学报, 2026, 75(9):090806

doi: 10.7498/aps.75.20251760

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极低温制冷机是支撑当代物理发展的重要科研仪器。超流涡旋制冷机是以⁴He的超流态(He Ⅱ)为工质的极低温制冷机，具有成本低、振动低、结构紧凑、可连续制冷的优点。本文围绕超流涡旋制冷机，介绍了其制冷原理以及驱动原理——喷泉效应，构建了热驱动的制冷循环。进一步进行实验系统的设计与搭建，超流涡旋制冷单元需要工作在⁴He超流温度以下，本实验采用“G-M”制冷机加上⁴He减压蒸发制冷的方法提供超流温度以下的预冷，在此基础上启动超流涡旋制冷机实现了亚开尔文制冷，最低温度为0.936 K，典型制冷量为50 μW@1 K。分析表明，漏热对超流涡旋制冷机有显著影响，其中包括冷盘漏热以及非理想超漏的漏热。本文是喷泉泵的一项成功应用，这项技术也是连续型空间稀释制冷的关键技术之一。超流涡旋制冷为极低温制冷提供了新的思路，可以降低亚开尔文极低温环境的获取成本。

图4 SVC实验系统设计

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面向太赫兹光电导应用的Fe掺杂InGaAs薄膜固源分子束外延生长与物性研究

殷钰坤，杨文龙，侯曦宇，师海彦，李东海，张梓桐，潘东

物理学报, 2026, 75(9):090804

doi: 10.7498/aps.75.20260014

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针对1550 nm波段激光激励的太赫兹光电导天线对高性能光电材料的需求，本文利用固源分子束外延低温生长了InGaAs:Fe薄膜，研究了Fe掺杂浓度对材料微观结构与载流子输运性质的调控规律。高分辨X射线衍射与透射电子显微镜表征结果表明，所得InGaAs:Fe薄膜具有高晶体质量，Fe元素在InGaAs层中实现了均匀掺杂且未见明显相分离或团簇结构。霍尔效应测试进一步揭示了Fe掺杂浓度与材料电学性能之间的演变关系。结果显示，在Fe掺杂浓度为6.0×10¹⁹ cm^–3时，样品展现出最优的综合电学性能，载流子浓度可低至2.05×10¹³ cm^–3，电阻率可提升至381.82 Ω·cm，载流子迁移率可达到796.89 cm²/(V·s)。此外，利用飞秒瞬态泵浦-探测技术测得样品的载流子寿命仅为0.65 ps。本研究为研制高信噪比、超快响应的太赫兹光电导天线提供了材料支撑。

图4 Fe源温度为1108 ℃时，样品横截面的TEM图像及EDS面扫描图像  (a)样品横截面低倍TEM图像；(b) InGaAs:Fe层典型的高分辨TEM图像；(c)图(b)对应的FFT图样；(d)样品横截面HAADF-STEM图像；(e)—(i) Ga元素、As元素、Al元素、In元素及Fe元素对应的伪彩色EDS面扫描图像

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70—250 keV能区D-D聚变反应截面的实验测量

孙君杰，郑普，肖军，杨杰成，牟云峰，邓春凤，韩子杰，鹿心鑫，蒋励，朱通华，娄本超

物理学报, 2026, 75(9):090103

doi: 10.7498/aps.75.20251643

cstr: 32037.14.aps.75.20251643

在中子发生器上开展了70—250 keV能区的D-D聚变反应截面测量实验。本次实验使用了可同时对八个角度进行测量的靶室和氘代聚苯乙烯超薄靶，使用表面钝化粒子注入平面硅(passivated implanted planar silicon，PIPS)半导体探测器测量聚变反应带电粒子产物，使用皮安表测量靶流，获得了70—250 keV能区中六个能点上的D-D聚变反应微分截面。使用勒让德多项式对质心系微分截面进行拟合，通过总截面计算公式计算出总截面数据。基于本次实验获得的微分截面和总截面数据，与历史实验数据和ENDF/B-VIII.0数据库的评价数据进行了比较。通过总截面实验数据，计算出天体物理S函数，并与历史数据进行了比较。本工作进一步丰富了D-D聚变反应截面的实验数据，可以为标准大爆炸原子核合成(standard Big Bang nucleosynthesis，SBBN)理论的检验和聚变核参数数据评价提供更多的数据支持。本文数据集可在https://www.doi.org/10.57760/sciencedb.j00213.00243中访问获取。

图9 实验数据S(E)函数与拟合值的比较   (a)质子反应道；(b)中子反应道

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数据驱动与机器学习辅助的铁电材料

王昌锐，周健，孙志梅

物理学报, 2026, 75(9):090701

doi: 10.7498/aps.75.20251772

cstr: 32037.14.aps.75.20251772

随着传统半导体技术逐渐逼近其物理极限，铁电材料凭借可调控的自发极化特性，在下一代信息存储与神经形态计算器件中展现出广阔的应用前景。然而，材料性能优化与物理机制阐释仍是制约其发展的核心挑战。机器学习与数据科学的快速发展正推动铁电材料研究从经验试错向数据驱动的智能化范式转型。本文系统阐述了机器学习在铁电材料研究中的应用进展：基于高通量筛选、构效关系建模与物理信息融合，机器学习显著加速了新型铁电材料的发现与性能优化，实现了从成分设计到结构预测的系统性突破；结合机器学习势函数与物理信息增强的相场模型，多尺度计算模拟有效揭示了铁电相变与畴结构演化的微观机制，有助于弥合原子尺度模拟与宏观性能之间的认知鸿沟。最后，本文探讨了数据驱动方法与物理模型深度融合的潜在路径，并对功能材料智能化研发方向予以展望。

图6 强化学习框架概览：基于相场动力学的针尖辅助畴壁控制。该图展示了将强化学习与机器学习相场代理模型相结合，用于自主设计铁电畴壁的完整工作流程^[175]

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《物理学报》2026年第9期全文链接：

https://wulixb.iphy.ac.cn/custom/2026/9

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