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cyqdesign

2023-12-26 18:02

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

中紅外非線性光學(xué)晶體能夠通過頻率轉(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范圍之間的平衡具有重要意義。

近日，中國科學(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)庫收錄的6000余種非中心對(duì)稱硫?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，其中心陽離子鍵價(jià)和為+2~+3且來自IIIA、IVA、VA和IIB族元素的材料，如類金剛石硫?qū)倩衔铮蔷哂写蟮谋额l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。

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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。研究工作得到國家自然科學(xué)基金的支持。

論文鏈接：https://doi.org/10.1002/adma.202309675

sac	2023-12-27 00:02
中紅外非線性光學(xué)

phisfor	2023-12-27 07:06
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

雨后無文	2023-12-27 08:35
紅外非線性光學(xué)

cufgr

2023-12-27 08:38

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。

11yy	2023-12-27 08:45
利用遷移學(xué)習(xí)手段，建立了基于晶體圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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。

tassy	2023-12-27 08:45
紅外非線性光學(xué)篩選新策略

牛開心	2023-12-27 08:48
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范圍之間的平衡具有重要意義。

楊森	2023-12-27 08:50
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

liulin666	2023-12-27 08:56
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

qyzyq37jason618

2023-12-27 09:02

近日，中國科學(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)庫收錄的6000余種非中心對(duì)稱硫?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。