Redian新闻
>
Npj Comput. Mater.: 晶格点缺陷很小,但其可能搅动世界

Npj Comput. Mater.: 晶格点缺陷很小,但其可能搅动世界

科学

海归学者发起的公益学术平台

分享信息,整合资源

交流学术,偶尔风月

最近,在基于MO2(M=Hf,Zr)的萤石薄膜中发现了稳健的无标度铁电性,这为下一代基于铁电体的纳米电子存储器提供了线索。用不同的掺杂剂掺杂了大量的MO2(M=Hf,Zr)基薄膜,在Si或氧化物衬底上以及在贵金属或金属氮化物电极上显示出铁电正交相,人们普遍认为,缺陷不仅对产生/增强铁电性,而且对疲劳和双极循环性能都起着重要作用,然而,在萤石铁电体的原子水平上,仍然没有明确的点来弥合点缺陷与铁电性之间的关系。


Fig. 1 The origin of the ferroelectricity in fluorite MO2 (M= Hf, Zr).


来自华中科技大学集成电路学院的董文副教授和傅邱云教授提出了缺陷诱导的极性声子带平坦化现象,通过分析掺杂La和仅掺杂VO的MO2,所有掺杂情况都显示出明显平坦的极性声子带。与纯声子带相比,它们显著增强了极性声子带的平坦性,表明掺杂的MO2中局域电偶极子的普及程度增加。


Fig. 2 Flat polar phonon bands in o-phase MO2 (M = Hf, Zr).


此外,在非平坦的极性声子带中没有明显的极化声子带,这意味着对极化的主要贡献来自于平坦的极性声子带。具有显著平坦声子带的掺杂MO2中的准声子玻璃动力学可能表明薄膜中存在巨大的各向异性热整流效应,并启发高度集成电路的进一步设计。

Fig. 3 Point-defect-inducedflattening of phonon band structures in La-doped fluorite MO2 (M= Hf, Zr).


外延应变MO2的极性声子带的平坦度与掺杂La的相比没有明显变化,这表明点缺陷在萤石MO2的诱导/增强铁电性中起着更重要的作用。与纯o-MO2中具有尖锐零宽度畴壁的局域电偶极子不同,在掺杂情况下,点缺陷诱导的局部对称性破坏导致点缺陷上的连续极化变化,使得畴壁弥散化。


Fig. 4 Effect of strain on the phonon band structure of the fluorite o-MO2 (M= Hf, Zr).


与仅掺杂Vo的情况相比,La-Vo缺陷对诱导显著更高的局部晶格畸变,具有显著平坦的极性声子带和通常更高的能垒,这表明适度的局部晶格失真和Vo对于实现高性能铁电性至关重要。作者的研究结果将从根本上推动萤石铁电体中感应铁电性的不足。缺陷驱动的平坦极性声子带也可能启发从原子水平研究新的掺杂诱导铁电系统中的铁电起源,例如掺杂的AlN、GaN和ZnO。


该文近期发表于npj Computational Materials 9: 119 (2023)英文标题与摘要如下,点击左下角“阅读原文”可以自由获取论文PDF。


Point-Defect-Driven Flattened Polar Phonon Bands in Fluorite Ferroelectrics


Valery I. Levitas, Mehdi Kamrani & Biao Feng 


The scale-free ferroelectric polarization of fluorite MO2 (M=Hf, Zr) due to flat polar phonon bands are promising for nonvolatile memories. Defects are also widely introduced to improve the emergent ferroelectricity. However, their roles are still not fully understood at the atomic-level. Here, we report a significant effect of point-defect-driven flattening of polar phonon bands with more polar modes and polarization contribution in doped MO2. The polar phonon bands in La-doped MO2 (M=Hf, Zr) can be significantly flattened, compared with pure ones. However, the lower energy barrier with larger polarization of VO-only doped MO2 compared with La-doped cases suggest that VO and local lattice distortion should be balanced for high-performance fluorite ferroelectricity. The work is believed to bridge the relation between point defects and the generally enhanced induced ferroelectricity in fluorite ferroelectrics at the atomic-level and inspire their further property optimization via defect-engineering.


扩展阅读

 
Npj Comput. Mater.: 阴离子基团旋转—对锂离子扩散的弱负效应
Npj Comput. Mater.: 新合金设计—样本数据迁移机器学习方
Npj Comput. Mater.: 材料信息学门槛高,AlphaMat带你找门道!
Npj Comput. Mater.: “中心-环境”深度迁移学习—快速预测钙钛矿氧化物
本文系网易新闻·网易号“各有态度”特色内容
媒体转载联系授权请看下方

微信扫码关注该文公众号作者

戳这里提交新闻线索和高质量文章给我们。
相关阅读
Npj Comput. Mater.: 材料信息学门槛高,AlphaMat带你找门道!Npj Comput. Mater.: 高通量计算—助力Heusler功能材料设计Npj Comput. Mater.: 超快激光的妙手真可“点石(墨)成金(刚石)”Npj Comput. Mater.: 机器学习预测晶格热导率:快!准!Amid Uproar, Ctrip Pulls Plug on Women-Only Train CompartmentsNpj Comput. Mater.: “中心-环境”深度迁移学习—快速预测钙钛矿氧化物Npj Comput. Mater.: 离子介电极化率数据缺失?机器学习填补其遗憾瑕疵!COMPUT METH PROG BIO | 生物学年龄预测模型的构建Hurun China Metaverse Companies with the Greatest Potential 2023Npj Comput. Mater.: 高兴发团队很不高兴—与电子推推拉拉,成何体统?Npj Comput. Mater.: 纵然藏她千百度,暮回首,AI把她全揭露!Npj Comput. Mater.: 通用材料多目标性能协同优化主动学习方法Npj Comput. Mater.: 基于二维范德华异质结能带调控的平面铁电隧道结我的左眼见到鬼---泰坦号灾难秒杀Costco!抢婴儿大三轮、玩具屋、智能显示器、智能烤箱、雪地靴、智能搅拌机!Npj Comput. Mater.: 知识的力量—数据与知识的正面较量Npj Comput. Mater.: 阴离子基团旋转—对锂离子扩散的弱负效应Npj Comput. Mater.: 杂化有机-无机钙钛矿,还能开挂多久?每天10句英语口语|Is this computer yours?再说牛油果,杂谈牛油果的前世今生(二)【视频美食历史】Npj Comput. Mater.: 多相态氧化镓—机器学习势函数的试金石老钱:为什么有这么多糊涂的海外华人?水润老年Npj Comput. Mater.: 新合金设计—样本数据迁移机器学习方Npj Comput. Mater.: 一维范德华异质结很迷人,但曲率如何改变电子性质太劳神!基于AI和NPU的Codec变革——VPU与NPU的协同创新Npj Comput. Mater.: 原子间固有的游戏规则—设计人工智能材料Npj Comput. Mater.: 狸猫换太子—实现高居里温度历史新低!Ninja BN801C 专业智能搅拌机5.4折 149.99元!《原神》冰箱贴:神子&宵宫&申鹤&甘雨&刻晴&优菈&莫娜7位角色!Npj Comput. Mater.: 相场模拟—从微观到宏观地理解和设计合金Npj Comput. Mater.: 双势垒结构—增强铁电隧道结的隧穿电致电阻Weibo Rolls Out Community Notes to Combat Misinformation笑侃口罩Npj Comput. Mater.: 高热电性能—全赫斯勒化合物
logo
联系我们隐私协议©2024 redian.news
Redian新闻
Redian.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Redian.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。