机械磨抛对CdZnTe薄膜阻变特性的影响

采用磁控溅射法在ITO玻璃上制备了CdZnTe薄膜,探究机械磨抛对CdZnTe薄膜阻变特性的影响。通过对XRD图谱、Raman光谱、AFM显微照片等实验结果分析阐明了机械磨抛影响CdZnTe薄膜阻变特性的物理机制。研究结果表明,磁控溅射制备的薄膜为闪锌矿结构,F43m空间群。机械磨抛提高了CdZnTe薄膜的结晶质量;CdZnTe薄膜粗糙度(Ra)由磨抛前的3.42 nm下降至磨抛后的1.73 nm;磨抛后CdZnTe薄膜透过率和162 cm^-1处的类CdTe声子峰振动峰增强;CdZnTe薄膜的阻变开关比由磨抛前的1.2增加到磨抛后的4.9。机械磨抛提高CdZnTe薄膜质量及阻变特性的原因可能是CdZnTe薄膜在磨抛过程中发生了再结晶。     

单层MXene纳米片Ti2N电磁特性的过渡金属(Sc、V、Zr)掺杂效应

二维材料MXene纳米片由于具有较大的比表面积和较高的电子迁移率而受到广泛的关注。本文采用基于密度泛函理论的第一性原理计算,对单层MXene纳米片Ti₂N电磁特性的过渡金属(Sc、V、Zr)掺杂效应进行了系统研究。结果表明,所有过渡金属掺杂体系结合能均为负值,结构均稳定;其中Ti₂N-Sc体系的形成能为-2.242 eV,结构更易形成,且保持稳定;掺杂后Ti₂N-Sc、Ti₂N-Zr体系磁矩增大;此外,Ti₂N-Sc体系中保留了较高的自旋极化率,达到84.9%,可预测该体系在自旋电子学中具有潜在的应用价值。     

近紫外光激发下KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)的下转换发光及温度传感特性EI北大核心CSCD

近年来,Er^(3+)离子掺杂的无机发光材料被广泛应用于温度传感材料的研究。本文采用溶胶⁃凝胶法制备了Er^(3+)掺杂的KBaGd(MoO_(4))_(3)荧光粉,利用常温激发和发射光谱、荧光衰减曲线以及变温发射光谱对其光谱性能以及温度传感特性进行了分析。荧光光谱表明,KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)在380 nm处有着较强的吸收峰,源自于Er^(3+)离子的4I_(15/2)→4G_(11/2)吸收跃迁。在近紫外光激发下,KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)荧光粉在520~570 nm之间具有两个明亮的绿色发射。由于电偶极间相互作用,当Er^(3+)离子掺杂浓度超过8%时,样品发光开始出现浓度猝灭。基于荧光强度比(FIR)模型计算得到KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)的相对灵敏度优于已报道的大部分同类温度传感材料,因此在光温传感领域有着更好的应用潜力。最后,对利用KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)设计的LED进行了光电参数测试,并对其在照明领域的应用进行了客观评价。     

基于无人机探测大柴旦地区近地层气溶胶特征

通过改装多旋翼无人机（UAV）和搭载各类载荷以及联合地基观测设备对大柴旦地区大气、环境以及气溶胶参数进行测量。利用获得的数据资料，对该地区近地层气溶胶粒子数浓度（即单位体积空气中气溶胶粒子的数目）、消光系数以及气象要素等特征进行了分析。结果表明，在大柴旦地区，近地层气溶胶粒子数浓度日变化显著，呈现双峰形态，气溶胶粒子数浓度的变化范围为75～220 cm^-3,消光系数的变化范围为0.004～0.038 km^-1;当风速小于6 m/s时，气溶胶粒子数浓度与风速呈负相关关系；当风速大于6 m/s时，二者呈正相关关系；相对湿度对气溶胶粒子的影响较小，这可能是由于该地区以沙尘型气溶胶为主，吸湿性较弱。本研究基于多旋翼无人机探测平台，可以有效地获得近地层精细化大气、环境结构，有助于研究人员了解该地区气溶胶的结构、变化特征以及建立气溶胶模式，同时也为气溶胶及大气环境参数探测方法提供了技术支撑及思路拓展。     

不同退火条件对PEALD制备的Ga2O3薄膜特性的影响

利用等离子增强原子层沉积技术(PEALD)在c面蓝宝石衬底上制备了氧化镓(Ga₂O₃)薄膜,研究了退火气氛(v(N₂)∶v(O₂)=1∶1(体积比)、空气和N₂)及退火时间对Ga₂O₃薄膜晶体结构、表面形貌和光学性质的影响。研究结果表明,退火前的氧化镓处于亚稳态,不同退火气氛下退火后晶体结构发生明显改变,而且退火气氛中N₂比例增加有利于Ga₂O₃重结晶。在N₂气氛下退火达到30 min,薄膜结构已由亚稳态转变成择优取向的β-Ga₂O₃。而且表面形貌分析表明,退火30 min后表面形貌开始趋于稳定,表面晶粒密度不再增加。另外实验样品在 400~800 nm的平均透射率几乎是100%,且光吸收边陡峭。采用N₂气氛退火,对于富氧环境下沉积的Ga₂O₃更利于薄膜表面原子迁移,以及择优取向Ga₂O₃重结晶。     

紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。     

化学势依赖于系统内的所有物质

在热力学中，关于多元系的化学势的变量集，有互不一致的两种结论.一种结论认为，某种物质的化学势，仅仅依赖于其它物质的存在，另外一种认为，不仅依赖于其它物质，也依赖于自己.本文通过详细的分析论证了，一般而言，化学势依赖于系统内的所有物质.     

Mg,N掺杂β-Ga2O3光电性质的第一性原理计算

通过基于密度泛函理论的第一性原理计算,研究了Mg单掺杂、N单掺杂和不同浓度的Mg-N共掺杂β-Ga₂O₃的结构性质、电子性质和光学性质,以期获得性能比较优异的p型β-Ga₂O₃材料。建立了五种模型:Mg单掺杂、N单掺杂、1个Mg-N共掺杂、2个Mg-N共掺杂和3个Mg-N共掺杂β-Ga₂O₃。经过计算,3个Mg-N共掺杂β-Ga₂O₃体系的结构最稳定。此外,在5种模型中,3个Mg-N共掺杂β-Ga₂O₃体系的禁带宽度是最小的,并且N 2p和Mg 3s贡献的占据态抑制了氧空位的形成,从而增加了空穴浓度。因此,3个Mg-N共掺杂β-Ga₂O₃体系表现出优异的p型性质。3个Mg-N共掺杂体系的吸收峰出现明显红移,在太阳盲区的光吸收系数较大,这归因于导带Ga 4s、Ga 4p、Mg 3s向价带O 2p、N 2p的带间电子跃迁。本工作将为p型β-Ga₂O₃日盲光电材料的研究和应用提供理论指导。