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中科院理化所發(fā)展出中紅外非線性光學(xué)材料篩選新策略
來(lái)源:理化技術(shù)研究所  瀏覽次數(shù):496  發(fā)布時(shí)間:2024-01-03

中紅外非線性光學(xué)晶體能夠通過(guò)頻率轉(zhuǎn)換產(chǎn)生中紅外可調(diào)諧激光,在環(huán)保、醫(yī)療等方面應(yīng)用廣泛。目前,主要的商用紅外非線性光學(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(dǎo)率的非線性光學(xué)材料可能具備高的激光傷閾值。然而,在非線性光學(xué)材料的研究中,熱導(dǎo)率數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確獲取較為困難,材料的熱輸運(yùn)性能長(zhǎng)期被忽視。因此,以較低代價(jià)獲得對(duì)材料熱導(dǎo)率的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),對(duì)于評(píng)估中紅外非線性光學(xué)材料的抗激光損傷性能,以及實(shí)現(xiàn)倍頻效應(yīng)、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(guó)科學(xué)院理化技術(shù)研究所林哲帥團(tuán)隊(duì)發(fā)展了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的中紅外非線性光學(xué)材料篩選新策略,并利用該方法在硫?qū)倩衔镞@一中紅外非線性光學(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(yùn)和光學(xué)性能的中紅外非線性光學(xué)材料。研究結(jié)合低精度的熱導(dǎo)率半經(jīng)驗(yàn)方法計(jì)算數(shù)據(jù)和高精度的實(shí)驗(yàn)測(cè)量數(shù)據(jù),利用遷移學(xué)習(xí)(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(dǎo)率回歸預(yù)測(cè)模型,在測(cè)試集上獲得了與半經(jīng)驗(yàn)計(jì)算方法相當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)精度,減少了粗略評(píng)估晶格熱輸運(yùn)性能所需的計(jì)算資源和時(shí)間。研究對(duì)Materials Project數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的6000余種非中心對(duì)稱(chēng)硫?qū)倩衔镞M(jìn)行晶格熱導(dǎo)率預(yù)測(cè),根據(jù)熱導(dǎo)率預(yù)測(cè)值、帶隙和總能等標(biāo)準(zhǔn)篩選出78種材料(其中39種被報(bào)道為非線性光學(xué)材料)。研究通過(guò)進(jìn)一步對(duì)未報(bào)道的材料進(jìn)行第一性原理計(jì)算發(fā)現(xiàn),2種兼具大倍頻效應(yīng)、高晶格熱導(dǎo)率、寬帶隙和適宜雙折射率的潛在中紅外非線性光學(xué)材料Li2SiS3和AlZnGaS4被篩選出,同時(shí)第一性原理計(jì)算獲得的高晶格熱導(dǎo)率數(shù)值與機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)值相接近,證實(shí)了預(yù)測(cè)工具的可靠性。?


研究進(jìn)而對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生的晶格熱導(dǎo)率數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)報(bào)道的非線性光學(xué)性能數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)硫?qū)倩衔镏杏?配位基團(tuán)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?qū)倩衔?,是具有大的倍頻系數(shù)和熱導(dǎo)率的中紅外非線性光學(xué)材料的有力候選者。?


本工作將機(jī)器學(xué)習(xí)與第一性原理計(jì)算、高通量篩選相結(jié)合,提出了一套中紅外非線性光學(xué)材料性能預(yù)測(cè)和篩選的完整工作流程,揭示了產(chǎn)生大的熱導(dǎo)率和倍頻系數(shù)的結(jié)構(gòu)化學(xué)規(guī)律。該研究不僅為非線性光學(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(guó)家自然科學(xué)基金的支持。?


中紅外非線性光學(xué)材料機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的篩選策略