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类金刚石半导体中可掺杂性的经验建模

DOI：10.1038/s41524-018-0123-6 期刊：npj Computational Materials 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 在开发新发现半导体材料（如热电材料、透明导体、光伏材料）的应用过程中，载流子浓度优化始终是一项持久挑战。这一难题在高通量性能预测领域尤为棘手——由于计算成本高昂，载流子浓度常被假定为自由参数，其极限值难以预测。本研究探索了机器学习在高通量载流子浓度范围预测中的应用。我们将模型限定于类金刚石半导体体系，基于127种从单元到四元化合物的实验载流子浓度数据构建学习集，并采用多种统计与机器学习方法分析数据。该模型能平均在一个数量级精度范围内准确预测类金刚石半导体的p型和n型载流子浓度区间。通过分析模型对实验数据的拟合情况，我们揭示了载流子浓度趋势的驱动因素，并与既往计算研究进行对比。最终，结合本模型的掺杂能力预测结果与高通量品质因数预测，成功筛选出具有潜力的热电材料。
作者： Samuel A. Miller，Maxwell Dylla，Shashwat Anand，Kiarash Gordiz，G. Jeffrey Snyder，Eric S. Toberer
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

探索机器学习在类金刚石半导体高通量载流子浓度范围预测中的应用，并通过结合掺杂能力预测与高通量品质因数预测来筛选有潜力的热电材料。

研究成果

研究表明，通过线性建?？稍げ饫嘟鸶帐氲继逯锌刹粼臃段в胧笛榻峁嗖钤家桓鍪考?。该模型捕捉了实验趋势并筛选出具有良好热电性能的化合物。研究结果警示人们避免追求具有不利可掺杂范围的高β值化合物，并激励对载流子浓度极限开展进一步实验探究。

研究不足

该模型局限于类金刚石半导体范围内，其依赖的实验数据可能存在历史偏差，且因样品质量或加工条件而具有实际局限性。预测精度在载流子浓度方面约为一个数量级。

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