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南洋理工/西北工大/西北大學(xué)JACS:機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)合成具有幾何控制的少層WTe2

南洋理工/西北工大/西北大學(xué)JACS:機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)合成具有幾何控制的少層WTe2
將二維 (2D) 材料的橫向尺度減少到一維 (1D) 已吸引了大量研究興趣,不僅可以實(shí)現(xiàn)具有競(jìng)爭(zhēng)力的電子應(yīng)用,還可以探索基本物理特性。因此,高質(zhì)量一維納米帶(NRs)的可控合成對(duì)于進(jìn)一步研究是必不可少的。
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在此,西北工業(yè)大學(xué)王學(xué)文教授、西北大學(xué)張志勇教授及南洋理工大學(xué)劉政副教授等人成功采用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)指導(dǎo)準(zhǔn)1D少層1T’ WTe2 NRs的化學(xué)氣相沉積(CVD)合成。
為了優(yōu)化合成條件,通過(guò)實(shí)驗(yàn)收集CVD合成數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練ML 模型,五個(gè)CVD參數(shù)被確定為重要的輸入特征:源比(RTe/W, 碲粉與鎢粉的摩爾比)、反應(yīng)溫度(T, °C)、斜坡時(shí)間(tR, min)、沉積時(shí)間(tD, min)和H2氣體流速(f H2, sccm)。訓(xùn)練有素的XGBoost模型(受試者工作特征曲線下面積(AUROC)值高達(dá)0.93)能夠優(yōu)化CVD合成參數(shù),以實(shí)現(xiàn)少層1T’ WTe2的可控生長(zhǎng)。
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圖1. WTe2 NR的CVD合成和使用ML的智能分析
從訓(xùn)練模型中進(jìn)一步提取特征重要性等信息可以為WTe2的合成和形態(tài)控制提供新的見(jiàn)解,H2氣體流速是控制1T’ WTe2 NRs合成的最重要特征,而RTe/W主導(dǎo)樣品形態(tài)。通過(guò)對(duì)合成參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,可實(shí)現(xiàn)高“可生長(zhǎng)”概率和大長(zhǎng)寬比,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證進(jìn)一步支持了這一點(diǎn)。
此外,作者還提出了WTe2 NRs的生長(zhǎng)機(jī)制,發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)一維WTe2是在H2的幫助下從二維WTe2演化而來(lái)。這項(xiàng)工作將ML分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果相結(jié)合,將加速一維材料的發(fā)展并促進(jìn)開發(fā)源自二維過(guò)渡金屬硫?qū)僭鼗衔锛易宓亩鄻踊{米結(jié)構(gòu)。
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圖2. 1T’ WTe2 NRs的生長(zhǎng)機(jī)制
Machine Learning Driven Synthesis of Few-Layered WTe2 with Geometrical Control, Journal of the American Chemical Society 2021. DOI: 10.1021/jacs.1c06786

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