Дефекты в h-BN: компьютерное моделирование размерных эффектов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Методами моделирования из первых принципов исследовано влияние размерных эффектов на свойства монослоя гексагонального нитрида бора (h-BN), содержащего дефекты типа CBVN, NBVN, и OBOBVN. Они потенциально способны генерировать одиночные фотоны в устройствах квантовой оптики и информатики. Под размерными эффектами здесь понимают зависимость свойств изучаемой модели от размеров моделируемого фрагмента 2D структуры при периодических граничных условиях. Физически это означает зависимость свойств монослоя от расстояния между дефектами. Такая зависимость позволяет судить о том, насколько сильно дефекты взаимодействуют друг с другом и взаимодействуют ли вообще. Для технических приложений важны характеристики зонной структуры (ширина запрещенной зоны, спектр и плотность индуцированных дефектом электронных состояний в запрещенной зоне) и атомной структуры дефекта (энергия образования дефектов, геометрия в равновесной конфигурации), формирующие эту зонную картину. В настоящей работе эти свойства изучены в рамках теории функционала электронной плотности c использованием базисов атомноподобных функций (пакет SIESTA) и плоских волн (пакет VASP). Полученные результаты согласуются друг с другом. Установлено, что при расстоянии между дефектами в 10 параметров элементарной ячейки их можно считать невзаимодействующими.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Р. М. Латыпов

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: latypovrm@susu.ru

Лаборатория “Квантовая инженерия света”

Россия, 454080, Челябинск

С. А. Созыкин

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Email: latypovrm@susu.ru

Кафедра физики наноразмерных систем

Россия, 454080, Челябинск

В. П. Бескачко

Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

Email: latypovrm@susu.ru

Лаборатория “Квантовая инженерия света”

Россия, 454080, Челябинск

Список литературы

  1. Koperski M., Nogajewski, K., Arora A., Cherkez V., Mallet P., Veuillen J.Y., Potemski M. // Nat. Nanotech. 2015. V. 10. № 6. P. 503. https://doi.org./10.1038/nnano.2015.67
  2. Srivastava A., Sidler M., Allain A.V., Lembke D.S., Kis A., Imamoğlu A. // Nat. Nanotech. 2015. V. 10. № 6. P. 491. https://doi.org./10.1038/nnano.2015.60
  3. Tran T.T., Bray K., Ford M.J., Toth M., Aharonovich I. // Nat. Nanotech. 2016. V. 11. № 1. P. 37. https://doi.org./10.1038/nnano.2015.242
  4. Wang G., Chernikov A., Glazov M.M., Heinz T.F., Marie X., Amand T., Urbaszek B. // Rev. Mod. Phys. 2018. V. 90. № 2. P. 021001. https://doi.org./10.1103/RevModPhys.90.021001
  5. Luo Y., Shepard G.D., Ardelean J.V., Rhodes D.A., Kim B., Barmak K., Strauf S. // Nat. Nanotech. 2018. V. 13. № 12. P. 1137. https://doi.org./10.1038/s41565-018-0275-z
  6. Flatten L.C., Weng L., Branny A., Johnson S., Dolan P.R., Trichet A.A.P., Smith J.M. // Appl. Phys. Lett. 2018. V. 112. № 19. P. 191105. https://doi.org./10.1063/1.5026779
  7. White D., Branny A., Chapman R.J., Picard R., Brotons-Gisbert M., Boes A., Gerardot B.D. // Opt. Mat. Exp. 2019. V. 9. № 2. P. 441. https://doi.org./10.1364/OME.9.000441
  8. Kim S., Duong N.M.H., Nguyen M., Lu, T.J., Kiani- nia M., Mendelson N., Aharonovich I. // Adv. Opt. Mat. V. 7. № 23. P. 1901132. https://doi.org./10.1002/adom.201901132
  9. Turunen M., Brotons-Gisbert M., Dai Y., Wang Y., Scerri E., Bonato C., Jöns D.K., Sun Z., Gerardot B.D. // Nat. Rev. Phys. 2022. V. 4. № 4. P. 219. https://doi.org./10.1038/s42254-021-00408-0
  10. Cassabois G., Valvin P., Gil B. // Nat. Photonics. 2016. V. 10. № 4. P. 262. https://doi.org./10.1038/nphoton.2015.277
  11. Watanabe K., Taniguchi T., Kanda H. // Nat. Mater. 2004. V. 3. № 6. P. 404. https://doi.org./10.1038/nmat1134
  12. Exarhos A.L., Hopper D.A., Grote R.R., Alkauskas A., Bassett L.C. // ACS Nano. 2017. V. 11. № 3. P. 3328. https://doi.org./10.1021/acsnano.7b00665
  13. Chejanovsky N., Rezai M., Paolucci F., Kim Y., Rend-ler T., Rouabeh W., Wrachtrup J. // Nano Lett. 2016. V. 16. № 11. P. 7037. https://doi.org./10.1021/acs.nanolett.6b03268
  14. Jungwirth N.R., Fuchs G.D. // Phys. Rev. Lett. 2017. V. 119 № 5. P. 057401. https://doi.org./10.1103/PhysRevLett.119.057401
  15. Weston L. Wickramaratne D., Mackoit M., Alkaus- kas A., Van de Walle C.G. // Phys. Rev. B. 2018. V. 97. № 21. P. 214104. doi: 10.1103/PhysRevB.97.214104
  16. Abdi M., Chou J.P., Gali A., Plenio M.B. // ACS Phot. 2018. V. 5. № 5. P. 1967. https://doi.org./10.1021/acsphotonics.7b01442
  17. Jara C., Rauch T., Botti, S., Marques M.A., Norambue-na A., Coto R., Munoz F. // J. Phys. Chem. A. 2021. V. 125. № 6. P. 1325. https://doi.org./10.1021/acs.jpca.0c07339
  18. Cheng G.D., Zhang Y.G., Yan L., Huang H.F., Huang Q., Song Y.X., Tang Z. // Comput. Mater. Sci. 2017. V. 129. P. 247. https://doi.org./10.1016/j.commatsci.2016.12.032
  19. Huang P., Grzeszczyk M., Vaklinova K., Watanabe K., Taniguchi T., Novoselov K. S., Koperski M. // Phys. Rev. B. 2022 V. 106. № 1. P. 014107. https://doi.org./10.1103/PhysRevB.106.014107
  20. Mackoit-Sinkevičienė M., Maciaszek M., Van de Wal-le C.G., Alkauskas A. // Appl. Phys. Lett. 2019. V. 115. № 21. P. 212101. https://doi.org./10.1063/1.5124153
  21. Ahmadpour Monazam M.R., Ludacka U., Komsa H.P., Kotakoski J. // App. Phys. Lett. 2019. V. 115. № 7. P. 071604. https://doi.org./10.1063/1.5112375
  22. Tawfik S.A., Ali S., Fronzi M., Kianinia M., Trong T., Stampfl C., Aharonovich I., Toth M., Ford M.J. // Nanoscale. 2017. V. 9. № 36. P. 13575. https://doi.org./10.1039/C7NR04270A
  23. Philbin J.P., Narang P. // PRX Quantum. 2021. V. 2. № 3. P. 030102. https://doi.org./10.1103/PRXQuantum.2.030102
  24. Soler J.M., Artacho E., Gale J.D., García A., Junque- ra J., Ordejón P., Sánchez-Portal D. // J. Phys.: Cond. Matter. 2002. V. 14. № 11. P. 2745. https://doi.org./10.1088/0953-8984/14/11/302
  25. Kresse G., Furthmuller J. // Phys. Rev. B. 1996. V. 54. № 16. P. 11169. https://doi.org./10.1103/PhysRevB.54.11169
  26. Sozykin S.A. // Comput. Phys. Commun. 2021. V. 262. P. 107843. https://doi.org./10.1016/j.cpc.2021.107843
  27. Morales-García Á., Valero R., Illas F. // J. Phys. Chem. C. 2017. V. 121. № 34. P. 18862. https://doi.org./10.1021/acs.jpcc.7b07421

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Равновесные варианты геометрии исследуемых дефектов.

Скачать (275KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Зонные структуры элементарной ячейки h-BN (а) и CBVN при различных размерах модели: 3 × 3 (б); 4 × 4 (в); 6 × 6 (г). Спин вверх, SIESTA. Энергия отсчитывается от уровня Ферми.

Скачать (471KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Зависимость энергии образования дефекта CBVN (а), NBVN (б) и OBOBVN (в) от количества атомов в модели: кружками отмечены результаты SIESTA, треугольниками – VASP.

Скачать (359KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».