数据驱动探寻二维非范德华材料
材料科学
2022-01-24 v1 计算物理
摘要
二维(2D)材料常与构成体相层状化合物、由范德华(vdW)力结合的薄层相关联。薄层间的各向异性与弱相互作用也是计算搜索新 2D 体系的主要判据,据此已预测约 2000 种可剥离化合物。然而,若干新型非 vdW 2D 体系的代表,如赤铁烯(hematene)或钛铁烯(ilmenene),近期已被制备出来——它们没有层状三维类似物,且不同于(例如)硅烯,无需与衬底强相互作用即可稳定。非 vdW 2D 材料家族是数据驱动高通量方法颇具吸引力的试验场,因其计算设计原则尚缺。本文中,我们依据实验已实现的前两个模板系统的结构原型筛选 AFLOW-ICSD 数据库,勾勒出 8 种二元与 20 种三元候选材料的新集合。所有材料在受限为 2D 时均表现出强烈的结构弛豫,而这对正确估算晶面间结合强度至关重要。研究表明,薄层表面的阳离子氧化态可调控晶面间结合能,低氧化态导致弱结合。我们预期该描述符对获取新颖 2D 材料极有助益,为实验提供明确指导。我们的计算进一步表明,这些材料展现出广泛的引人注目的电子、光学与磁学性质,预计也将使它们在潜在应用中——尤其在自旋电子学中——具有吸引力。
引用
@article{arxiv.2110.01366,
title = {Data-driven quest for two-dimensional non-van der Waals materials},
author = {Rico Friedrich and Mahdi Ghorbani-Asl and Stefano Curtarolo and Arkady V. Krasheninnikov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.01366},
year = {2022}
}
备注
26 pages, 6 figures