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中科院理化所發(fā)展出中紅外非線(xiàn)性光學(xué)材料篩選新策略
來(lái)源:理化技術(shù)研究所  瀏覽次數:499  發(fā)布時(shí)間:2024-01-03

中紅外非線(xiàn)性光學(xué)晶體能夠通過(guò)頻率轉換產(chǎn)生中紅外可調諧激光,在環(huán)保、醫療等方面應用廣泛。目前,主要的商用紅外非線(xiàn)性光學(xué)晶體有硫鎵銀、硒鎵銀和磷鍺鋅等,但存在激光損傷閾值較低的缺陷,難以滿(mǎn)足更豐富的實(shí)際需求。因此,亟需探索抗激光損傷性能更優(yōu)異的中紅外非線(xiàn)性光學(xué)材料。由于熱損傷是激光損傷的重要組成部分,具有大熱導率的非線(xiàn)性光學(xué)材料可能具備高的激光傷閾值。然而,在非線(xiàn)性光學(xué)材料的研究中,熱導率數據的準確獲取較為困難,材料的熱輸運性能長(cháng)期被忽視。因此,以較低代價(jià)獲得對材料熱導率的準確預測,對于評估中紅外非線(xiàn)性光學(xué)材料的抗激光損傷性能,以及實(shí)現倍頻效應、激光損傷閾值、雙折射率以及紅外透過(guò)范圍之間的平衡具有重要意義。?


近日,中國科學(xué)院理化技術(shù)研究所林哲帥團隊發(fā)展了基于機器學(xué)習的中紅外非線(xiàn)性光學(xué)材料篩選新策略,并利用該方法在硫屬化合物這一中紅外非線(xiàn)性光學(xué)材料的常見(jiàn)候選體系中篩選出若干種潛在的具有平衡的熱輸運和光學(xué)性能的中紅外非線(xiàn)性光學(xué)材料。研究結合低精度的熱導率半經(jīng)驗方法計算數據和高精度的實(shí)驗測量數據,利用遷移學(xué)習(Transfer Learning,TL)手段,建立了基于晶體圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Crystal Graph Convolutional Neural Network,CGCNN)算法的晶格熱導率回歸預測模型,在測試集上獲得了與半經(jīng)驗計算方法相當的預測精度,減少了粗略評估晶格熱輸運性能所需的計算資源和時(shí)間。研究對Materials Project數據庫收錄的6000余種非中心對稱(chēng)硫屬化合物進(jìn)行晶格熱導率預測,根據熱導率預測值、帶隙和總能等標準篩選出78種材料(其中39種被報道為非線(xiàn)性光學(xué)材料)。研究通過(guò)進(jìn)一步對未報道的材料進(jìn)行第一性原理計算發(fā)現,2種兼具大倍頻效應、高晶格熱導率、寬帶隙和適宜雙折射率的潛在中紅外非線(xiàn)性光學(xué)材料Li2SiS3和AlZnGaS4被篩選出,同時(shí)第一性原理計算獲得的高晶格熱導率數值與機器學(xué)習預測值相接近,證實(shí)了預測工具的可靠性。?


研究進(jìn)而對機器學(xué)習模型產(chǎn)生的晶格熱導率數據、文獻報道的非線(xiàn)性光學(xué)性能數據進(jìn)行數據分析,發(fā)現硫屬化合物中由4配位基團組成,其中心陽(yáng)離子鍵價(jià)和為+2~+3且來(lái)自IIIA、IVA、VA和IIB族元素的材料,如類(lèi)金剛石硫屬化合物,是具有大的倍頻系數和熱導率的中紅外非線(xiàn)性光學(xué)材料的有力候選者。?


本工作將機器學(xué)習與第一性原理計算、高通量篩選相結合,提出了一套中紅外非線(xiàn)性光學(xué)材料性能預測和篩選的完整工作流程,揭示了產(chǎn)生大的熱導率和倍頻系數的結構化學(xué)規律。該研究不僅為非線(xiàn)性光學(xué)晶體的篩選提供了有效策略,而且為尋找具有平衡的非線(xiàn)性光學(xué)性能和抗激光損傷性能的晶體提供了可解釋的研究方向。


相關(guān)研究成果以A Machine Learning Study on High Thermal Conductivity Assisted to Discover Chalcogenides with Balanced Infrared Nonlinear Optical Performance為題,發(fā)表在《先進(jìn)材料》(Advanced Materials)上。研究工作得到國家自然科學(xué)基金的支持。?


中紅外非線(xiàn)性光學(xué)材料機器學(xué)習輔助的篩選策略

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