康瑶; 陈健; 童祎; 王新朋; 段坤; 王嘉琪; 王旭东; 周大雨; 姚曼

doi:10.7498/aps.74.20241520

摘要

自发极化强度是衡量铁电材料极化能力的关键指标. 新兴的纤锌矿铁电材料因较高的自发极化而受到广泛关注, 但目前对影响这一性质的关键因素的理解仍然不足. 本文旨在通过结合机器学习和第一性原理方法来解决这一问题. 首先, 计算了40种二元和89种简单三元纤锌矿材料的自发极化强度, 并从元素基本属性、晶体结构参数和电子性质中提取了多种特征. 随后, 采用Boruta算法和距离相关系数分析方法进行特征筛选, 提出了一个全面而精确的纤锌矿材料自发极化强度的机器学习预测模型. 进一步借助SHapley Additive exPlanations分析方法, 阐明了影响自发极化强度的关键因素是阳离子离子势的均值IPi_Aave和晶胞参数a等. 本研究弥补了目前对自发极化强度多因素的影响机制理解的缺乏, 为系统评估新兴纤锌矿材料的自发极化强度提供了帮助, 有助于加快性能优异的纤锌矿铁电材料的筛选. 本文数据集可在https://www.doi.org/10.57760/sciencedb.j00213.00073中访问获取.

关键词:

Abstract

Emerging wurtzite ferroelectric materials have aroused significant interest due to their high spontaneous polarization magnitude (P_s). However, there is a limited understanding of the key factors that influence P_s. Herein, a machine-learning regression model is developed to predict the P_s using a dataset consisting of 40 binary and 89 simple ternary wurtzite materials. Features are extracted based on elemental properties, crystal parameters and electronic properties. Feature selection is carried out using the Boruta algorithm and distance correlation analysis, resulting in a comprehensive machine learning model. Furthermore, SHapley Additive exPlanations analysis identifies the average cation-ion potential (IPi_Aave) and the lattice parameter (a) as significant determinants of P_s, with IPi_Aave having the most prominent effect. A lower IPi_Aave corresponds to a lower P_s in the material. Additionally, a exhibits an approximately negative correlation with P_s.This multifactorial analysis fills the existing gap in understanding the determinants of P_s, and makes a foundational contribution to the evaluating emerging wurtzite materials and expediting the discovery of high-performance ferroelectric materials.The dataset in this work can be accessed in the Scientific Data Bank https://www.doi.org/10.57760/sciencedb.j00213.00073.

Keywords:

作者及机构信息

1.

2.

通信作者: 周大雨, zhoudayu@dlut.edu.cn ; 姚曼, yaoman@dlut.edu.cn

基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 51974056, 51474047, 52472120)、中央高校基本科研业务费 (批准号: DUT24LAB117)和苏州实验室科研项目(批准号: SK-1202-2024-012)资助的课题.

Authors and contacts

1.

2.

Corresponding author: ZHOU Dayu, zhoudayu@dlut.edu.cn ; YAO Man, yaoman@dlut.edu.cn

Funds: Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 51974056, 51474047, 52472120), the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China (Grant No. DUT24LAB117), and the Suzhou Laboratory Project (Grant No. SK-1202-2024-012).

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施引文献

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特征	定义	特征	定义
aN	原子序数	aM	相对原子质量
ICV	ICSD数据库内晶体体积	aD	原子密度
X	电负性	VE	价电子
R_c	共价半径	R_i	离子半径
R_a	原子半径	IPi	离子势(VE/Ri)
FIP	第一电离势	SIP	第二电离势
TIP	第三电离势	CP	化学势
FAE	自由原子能量	Men	门捷列夫数

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分析	特征	定义	特征	定义
COHP分析	ICa, ICe	轴向键与平向键键强	ICa-ICe	轴向键与平向键键强的差值
COHP分析	ICa/ICe	轴向键与平向键键强的比值	IC	四面体内平均键强
BC分析	AtV	原子体积	Bad	巴德电荷
DOS分析	Bc_tot	总能带中心	Bc_out	外层轨道的能带中心
	Bw_tot	总能带宽度	Bw_out	外层轨道的能带宽度
	Bs_tot	总能带偏度	Bs_out	外层轨道的能带偏度
	Bk_tot	总能带峰度	Bk_out	外层轨道的能带峰度
ELF分析	ELF _Cat	阳离子位置的ELF值	ELF_Ani	阴离子位置的ELF值
	ELF_dCA	阴阳离子位置ELF值的差值	ELF_Max	ELF曲线峰值
	ELF_MP	ELF曲线峰值的位置	ELF_F	ELF曲线半峰全宽
DC分析	DC_Cat	阳离子位置的DC值	DC_Ani	阴离子位置的DC值
	DC_dCA	阴阳离子位置DC值的差值	DC_Max	DC曲线峰值
	DC_MP	DC曲线峰值的位置	DC_F	DC曲线半峰全宽

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特征	定义	特征	定义
c, a	晶胞参数	c/a	晶胞参数比值
V	晶胞体积	S	晶胞底面积
H_tetra	四面体高度	V_tetra	四面体体积
d	阳离子到四面体底部的距离	μ	四面体内部曲折度(d/H_tetra)
L_a, L_e	轴向键与平向键键长	L_a – L_e	轴向键与平向键键长的差值
L_a/L_e	轴向键与平向键键长的比值	L	四面体内平均键长
A_a, A_e	轴向键与平向键键角	A_a – A_e	轴向键与平向键键角的差值
A_a/A_e	轴向键与平向键键角的比值	A	四面体内平均键角

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Corresponding author: ZHOU Dayu, zhoudayu@dlut.edu.cn ; YAO Man, yaoman@dlut.edu.cn

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