transition metal(大数据揭示过渡族金属离子结构相似性)

从原子尺度理解化合物“结构-物性”间的构效关系是物质科学领域的基本问题,厘清物质微观局域结构的统计特征,有助于科学家更好地阐释物理、材料、化学等学科中的科学问题。当今,广泛使用的物质...

从原子尺度理解化合物“结构-物性”间的构效关系是物质科学领域的基本问题,厘清物质微观局域结构的统计特征,有助于科学家更好地阐释物理、材料、化学等学科中的科学问题。当今,广泛使用的物质科学基本数据多源自20世纪中后期,数值较为陈旧。例如,物质科学领域广泛使用近半个世纪的离子半径数值源自20世纪60年代的统计数据,随着材料科学数据的积累,海量数据将带给物质科学领域新数值与新认知。

近日,中国科学院物理研究所/北京凝聚态物理国家研究中心表面物理国家重点实验室研究员孟胜、特聘研究员刘淼,与美国劳伦斯伯克利国家实验室教授Kristin A. Persson合作,系统地**了3万余个过渡金属氧化物的晶体信息,提炼出过渡族金属离子的配位结构、价态、离子键长、原子磁矩、Jahn-Teller效应导致的局部形变、结构稳定性等物理量的详细信息,取代广泛使用近半个世纪、仅用“离子半径”一个参数表征材料的**做法。

本工作表明每种过渡族金属离子均具有各自的“形状”“尺寸”和“原子磁矩”,从而勾画出固体中每种过渡金属离子的“个性”画像;通过人工智能**,进一步获取过渡金属离子的结构相似性“模板”,可用于指导新材料设计和稳定性快速评估。

依据上述离子的结构相似性知识,该团队借助离子替换扩展了人类已知的化合物空间,生成了6万余个人类未知的新结构,通过对这些结构进行高通量计算,找到5千个稳定的新化合物(Ehull < 20meV/atom),这些新材料易被试验合成,有效地扩展了材料科学的化合物“版图”。该研究为探索更广阔的无机材料相空间提出了新思路,所有化合物信息均可在Atomly材料数据库(https://atomly.net/)查询。

相关研究成果以Persona of Transition Metal Ions in Solids: A Statistical Learning on Local Structures of Transition Metal Oxides为题,发表在Advanced Science上。研究工作**国家重点研发计划和中科院等的支持。

大数据揭示过渡族金属离子结构相似性

图1.过渡金属离子在局域**中的配位偏好(离子的“形状”)

大数据揭示过渡族金属离子结构相似性

图2.3d TM-O键长与价态、热力学稳定性的关系

大数据揭示过渡族金属离子结构相似性

图3.3d过渡金属离子的原子磁矩与价态和Jahn-Teller效应间的统计结果

大数据揭示过渡族金属离子结构相似性

图4.过渡金属离子的局域结构相似性。深色代表高相似性

来源:中国科学院物理研究所

  • 发表于 2022-11-20 13:04
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