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钡作为掺杂元素调控铅基钙钛矿材料的毒性和光电特性 被引量:4
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作者 王雪婷 付钰豪 +2 位作者 那广仁 李红东 张立军 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第15期21-29,共9页
近年来,有机-无机杂化卤化物钙钛矿材料(ABX3)由于具有优异的光电性质,受到了材料、能源等领域的广泛关注.但是,卤化物钙钛矿存在两个明显阻碍其商业化应用的问题:热稳定性差和含有有毒的铅(Pb)元素.相比于有机-无机杂化卤化物钙钛矿,... 近年来,有机-无机杂化卤化物钙钛矿材料(ABX3)由于具有优异的光电性质,受到了材料、能源等领域的广泛关注.但是,卤化物钙钛矿存在两个明显阻碍其商业化应用的问题:热稳定性差和含有有毒的铅(Pb)元素.相比于有机-无机杂化卤化物钙钛矿,全无机卤化物钙钛矿通常拥有更好的热稳定性.同时,采用一些无毒的元素部分替代B位的Pb,可以在保持优异光电特性的同时减小材料的毒性.本文结合无序合金结构搜索方法和第一性原理计算,系统研究了Ba掺杂CsPbX3 (X=Cl, Br, I)钙钛矿体系的热稳定性和光电特性.计算结果显示,只有在高Ba浓度时,可以在室温下形成无序固溶体.由于Ba和Pb的离子半径和电负性等物理化学性质存在显著差异,随着Ba掺杂浓度的增加,带隙和载流子有效质量都呈现上升趋势,且带隙具有很宽的调节范围.因此,我们预测高Ba掺杂浓度的CsPbX3 (X=Cl, Br, I)钙钛矿体系在短波段(如紫外或近紫外光)发光二极管或辐射探测器等领域具有潜在的应用价值. 展开更多
关键词 含铅卤化物钙钛矿 元素替换 光电特性 第一性原理计算
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全无机卤化铅钙钛矿的结构、热力学稳定性和电子性质 被引量:2
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作者 李亚文 那广仁 +2 位作者 罗树林 贺欣 张立军 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2021年第4期153-159,共7页
有机-无机杂化卤化铅钙钛矿因具有独特的电子和光学特性,已经成为光电领域最有前途的材料。但是,有机-无机钙钛矿材料及器件稳定性差,限制了其实际应用。与杂化钙钛矿相比,全无机卤化物钙钛矿CsPbX_(3)(X=Cl,Br,I)显示出更强的热稳定性... 有机-无机杂化卤化铅钙钛矿因具有独特的电子和光学特性,已经成为光电领域最有前途的材料。但是,有机-无机钙钛矿材料及器件稳定性差,限制了其实际应用。与杂化钙钛矿相比,全无机卤化物钙钛矿CsPbX_(3)(X=Cl,Br,I)显示出更强的热稳定性。全无机卤化物钙钛矿CsPbX_(3)具有多个晶型,在不同的温度下呈不同相结构。目前,关于CsPbX_(3)的结构和物理性质仍存在争议。本文我们针对三个晶相α-,β-和γ-CsPbX_(3)的结构,热力学稳定性和电子性质进行了全面的理论研究。第一性原理计算表明,从高温α相到低温β相,然后再到γ相的相变伴随着PbX_(6)八面体的畸变。零温形成能计算表明,γ相最稳定,这与实验中γ相为低温稳定相的结论一致。电子性质计算表明,所有CsPbX_(3)钙钛矿都表现出直接带隙性质,并且带隙值从α相到β相再到γ相逐渐增加。这是由于相变发生时,Pb-X成键强度逐渐减弱,使价带顶能量降低,进而带隙增加。在所有相中,α相结构中较强的Pb-X相互作用,导致了较强的带边色散,使其具有较小的载流子有效质量。 展开更多
关键词 无机卤化物钙钛矿 光电性质 第一性原理计算 电子结构
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JAMIP:面向材料基因工程研究的功能材料设计开源软件 被引量:6
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作者 赵信刚 周琨 +13 位作者 邢邦昱 赵若廷 罗树林 李天姝 孙远慧 那广仁 颉家豪 杨晓雨 王新江 王啸宇 贺欣 吕健 付钰豪 张立军 《Science Bulletin》 SCIE EI CSCD 2021年第19期1973-1985,M0003,共14页
材料信息学或材料基因工程作为新兴的材料研究与设计范式,通过深度结合材料大数据与人工智能机器学习算法,正在加速新材料、新功能和新原则的创新发现.如何高效产生、收集、管理、学习和挖掘大规模材料数据是开展材料信息学或材料基因... 材料信息学或材料基因工程作为新兴的材料研究与设计范式,通过深度结合材料大数据与人工智能机器学习算法,正在加速新材料、新功能和新原则的创新发现.如何高效产生、收集、管理、学习和挖掘大规模材料数据是开展材料信息学或材料基因工程研究的关键.JAMIP(Jilin Artificial-intelligence-aided Materials-design Integrated Package)材料设计软件为满足这方面的研究需求而设计,涵盖半导体材料、介电材料、金属材料等材料体系,为基于功能材料大数据与机器学习算法结合的新材料发现和设计提供工具支撑.软件基于Python语言开发,代码开源,既可以基于结构原型数据库高效开展大规模高通量材料计算,也可以实现对计算任务更精细的控制及新任务流程的灵活定制.软件包主体框架包含以高通量材料计算为核心的数据产生、数据收集、管理工具及数据存储、机器学习/数据挖掘等功能模块.机器学习模块集成了数据预处理、数据特征工程,以及常用机器学习算法的模型构建和性能评估子模块.软件各模块之间高度融合,能够高效产生、分析、管理和学习计算材料大数据,为开展材料信息学或材料基因工程研究、实现新材料设计提供专业化的操作软件平台. 展开更多
关键词 PYTHON语言 机器学习算法 大数据 数据挖掘 开源软件 材料基因工程 材料数据 主体框架
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