原子分辨STEM数据的新解法:"潜在场重建"解码Sm掺杂BiFeO3的相演变
Newsha Javanmardi(美国俄勒冈大学)、Sergei V. Kalinin等研究者8月20日在arXiv提出基于"潜在场"(latent field)的原子分辨STEM图像分析方法,绕过传统原子列定位流程,直接从数据重建极化、应变、晶格旋转等连续物理场,并应用于Sm掺杂BiFeO3铁电体的成分驱动相演变研究,为成分-结构-功能耦合提供定量成像分析新工具。
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Newsha Javanmardi(美国俄勒冈大学)、Sergei V. Kalinin等研究者8月20日在arXiv提出基于"潜在场"(latent field)的原子分辨STEM图像分析方法,绕过传统原子列定位流程,直接从数据重建极化、应变、晶格旋转等连续物理场,并应用于Sm掺杂BiFeO3铁电体的成分驱动相演变研究,为成分-结构-功能耦合提供定量成像分析新工具。
加拿大INRS、Concordia大学与York大学研究者在《自然·材料》提出降解辅助掺杂机制:p型掺杂剂经电子转移后通过自由基阴离子发生化学降解,使掺杂反应持续进行,有机半导体空穴密度较常规掺杂提升最高两个数量级,并以经典路易斯酸B(C6F5)3为范例给出理论框架。
研究人员系统研究了微量金属元素掺杂对Ge负极循环稳定性的影响,发现大原子半径元素(尤其是Yb)可显著延长循环寿命约3倍,且不牺牲初始容量。机制分析表明,Yb掺杂通过降低Ge薄膜硬度抑制了锂化引起的裂纹和剥落,将高容量合金负极的设计思路从"抑制体积变化"转向"机械顺应性"。