Preferential Growth Mode of Large-Sized Vacancy Clusters in Silicon: A Neural-Network Potential and First-Principles Study
Preferential Growth Mode of Large-Sized Vacancy Clusters in Silicon: A Neural-Network Potential and First-Principles Study
复制标题
硅中大型空位团簇的优先生长模式：神经网络势和第一性原理研究
DOI：
10.1021/acs.jpcc.1c07973
复制
发表时间：
2021
影响因子：
3.7
通讯作者：
K. Matsunaga
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
T. Ushiro;T. Yokoi;Y. Noda;E. Kamiyama;M. Ohbitsu;H. Nagakura;K. Sueoka;K. Matsunaga
利用密度泛函理论（DFT）计算数据训练人工神经网络（ANN）原子间相互作用势函数，研究了硅中大尺寸空位团簇的有利模式。通过改变空位数（n）至103左右，考察了四种典型空位团簇模式的形成能（Ef）和弛豫结构：四重配位构型（FC）、六方环团簇（HRC）、球形团簇（SPC）和（111）取向的堆垛层错（SF）。目前的人工神经网络潜力合理predictsEf值和放松的结构从DFT计算得到的所有模式检查。它还预测了Efis HRC < SPC ≤ SF（对于6 <n 30）、HRC ≈ SPC < SF（对于30 n 300）和SPC ≤ HRC < SF（对于300 n）的顺序，并预测在所有n范围内都有合理的松弛结构。这表明当空位团簇中含有大量空位时，有利于团聚的机制变为SPC模式。相比之下，常用的经验电位显着高估了FC和SPC的Ef。这支持了当前人工神经网络潜力在硅中空位团簇研究中的更好的可移植性。
An artificial-neural-network (ANN) interatomic potential trained with data from density-functional-theory (DFT) calculations is developed to reveal favorable modes of large-sized vacancy clusters in silicon. By varying the number of vacancies (n) up to around 103, formation energies (Ef) and relaxed structures for four typical modes of vacancy clusters are examined: the 4-fold coordinated configuration (FC), hexagonal ring cluster (HRC), spherically shaped cluster (SPC), and (111)-oriented stacking fault (SF). The present ANN potential reasonably predictsEfvalues and relaxed structures obtained from DFT calculations for all modes examined. It also predicts that the order ofEfis HRC < SPC ≤ SF for 6 <n≲ 30, HRC ≈ SPC < SF for 30 ≲n≲ 300, and SPC ≤ HRC < SF for 300 ≲n, with the prediction of reasonable relaxed structures in all the ranges ofn. This indicates that the favorable agglomeration mechanism becomes the SPC mode as vacancy clusters involve large numbers of vacancies. By contrast, commonly used empirical potentials significantly overestimateEffor FC and SPC. This supports much better transferability of the present ANN potential for studies of vacancy clusters in Si.
登录
查看更多内容
硅中点缺陷聚集的自下而上的多尺度视图
DOI：
--
发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
--
作者：
T. Sinno
通讯作者：
T. Sinno
与注入引起的过量空位和间隙有关的硅中掺杂剂扩散的延迟和增强
影响因子：
3.2
作者：
M. Servidori;R. Angelucci;F. Cembali;P. Negrini;S. Solmi;P. Zaumseil;U. Winter
通讯作者：
U. Winter
点缺陷控制的CZ-Si晶体的发展及其在未来功率器件中的应用的回顾和评论
DOI：
10.1002/pssa.201800664
发表时间：
2018
期刊：
physica status solidi (a)
影响因子：
--
作者：
M. Hourai;Toru Nagashima;Hideshi Nishikawa;W. Sugimura;T. Ono;S. Umeno
通讯作者：
S. Umeno
影响因子：
1.8
作者：
A. Bongiorno;L. Colombo;T. D. Rubia
通讯作者：
T. D. Rubia
影响因子：
4
作者：
N. Cuendet;T. Halicioǧlu;W. Tiller
通讯作者：
W. Tiller