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《npj-计算材料学》近期研究亮点

NaturePortfolio  · 公众号  · 科研  · 2017-06-08 11:34

正文

新型半导体纳米材料,让待检分子的拉曼信号放大 10 7

中国科学家新近发现了一种能检测痕量生物小分子的新型半导体材料。来自中国科学院上海硅酸盐研究所的杨勇、黄政仁等,发现Nb 2 O 5 可以显著增强生物医药领域染料分子的拉曼信号。粗糙衬底上的纳米尺寸效应能增加光场,利用这种增强的光信号来检测特定分子的技术叫表面增强拉曼光谱 (SERS) 技术。但只有少数几种贵金属材料 (如金、银) 才能将信号强度提高到实用水平。杨勇等发现了一种目前SERS活性最强的半导体衬底材料,氧化铌纳米晶,可以高灵敏检测亚甲基蓝、甲基紫以及甲基蓝等染料分子。他们在检测亚甲基蓝染料时发现,在633和780 nm光激发下,拉曼信号增强了 10 7 倍以上。

Shan et al .

doi:10.1038/s41524-017-0008-0

npj Computational Materials 3 , Article number: 11 (2017)


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Niobium pentoxide: a promising surface-enhanced Raman scattering active semiconductor substrate


计算预测GaN晶体缺陷的能量和性能

理论计算技术的最新发展显著提高了基于密度泛函方法的计算预测能力。本文综述了这些技术进步如何改进了对GaN晶体中本征缺陷的理解。本文首先回顾了点缺陷的计算方法,并讨论了密度泛函理论带隙计算问题的解决如何影响本征缺陷的计算。特别地,本文考察了通过校正的半局域泛函 (如广义梯度近似) 在多大程度上可以准确描述缺陷结构的特征。本综述介绍了GaN中的空穴、空隙和反占位缺陷的性质,以及它们与常见杂质的相互作用。结合第一原理计算结果与实验表征,本文还讨论了本征缺陷及其复合物如何影响了氮化物器件的性能。总体而言,广义梯度近似等密度泛函方法与带-隙校正方法结合,可以获得准确定性结果。然而,这些计算方法在某些重要情况下,特别是在光学跃迁和局域载流子等体系有可能丢失了重要的物理现象。

John Lyons & Chris van de Walle

  • doi :10.1038/s41524-017-0014-2

npj Computational Materials 3 , Article number: 12 (2017)


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Computationally predicted energies and properties of defects in GaN


多面体结构:金属界面的构件

美国研究人员设计了一个模型来帮助了解诸如铝和铜等金属中晶体是如何堆积形成的机制。大多数金属形成多晶微结构,即它们由许多不同尺寸和取向的小晶体组成。在不同取向的晶界处,缺乏有序结构,难以对其性质进行建模。针对这些问题,北卡罗来纳州立大学的Arash Banadaki和Srikanth Patala首先对这些界面结构与微观单元结构的关系作出了定量处理,开发一个三维模型,依据微结构中原子沿着无序区域堆积模式的几何结构进行分类。该模型虽然只在面心立方晶体上进行了测试,但也适用于其他有不同晶格结构体系。本方法是通过自下而上设计出所需性能的结构材料的第一步,也是关键一步。

Banadaki & Patala

doi:10.1038/s41524-017-0016-0

npj Computational Materials 3 : 13 (2017)


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A three-dimensional polyhedral unit model for grain boundary structure in fcc metals


自发模式:模拟有柔性触感的雪花







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