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    Un programme informatique bayésien basé sur les probabilités lance les dés sur les interfaces pérovskites

    Fig.1 :Schéma de l'interface oxyde pérovskite. Crédit :Université d'Osaka

    Les pérovskites sont un type de minéral et une classe de matériaux, et ont attiré beaucoup d'attention pour leurs applications potentielles à des technologies telles que celles utilisées dans les cellules solaires. Ces matériaux uniques ont des structures bien ordonnées et présentent de nombreuses propriétés intéressantes qui pourraient être utiles dans d'autres domaines de l'électronique. Une telle variété de propriétés dans le même squelette structurel permet différents types de pérovskites, avec des propriétés différentes, être réunis uniformément sans rompre la cohérence du réseau. Pouvoir examiner les structures à ces interfaces est important pour les chercheurs étudiant les pérovskites, mais les techniques actuellement utilisées ont une résolution insuffisante ou produisent des résultats complexes très difficiles à analyser.

    Maintenant, Des chercheurs dirigés par l'Université d'Osaka ont trouvé un moyen de modéliser les interfaces d'oxyde de pérovskite avec une grande précision et exactitude en utilisant une nouvelle approche informatisée pour sélectionner la structure correcte à partir des données de rayons X. Ils ont récemment rapporté leurs découvertes dans le Journal of Applied Crystallography.

    « L'utilisation d'une microscopie électronique à transmission à balayage typique sur des oxydes de pérovskite nécessite la découpe d'échantillons, ce qui peut endommager la surface et affecter la résolution, ", a déclaré l'auteur principal de l'étude, Masato Anada. "Les approches de diffraction des rayons X de surface évitent ces effets, mais l'analyse des données est complexe, si peu de gens utilisent cette méthode. Notre méthode de raffinement basée sur Monte Carlo offre un moyen rapide de rechercher la structure la plus probable à partir des données de rayons X, et est suffisamment polyvalent pour être appliqué à des interfaces plus variables."

    Les méthodes de Monte Carlo aident à prédire à quoi ressemble probablement la structure d'une interface. En faisant de petits changements, avec certaines restrictions, de nombreuses structures possibles différentes peuvent être simulées de manière aléatoire.

    L'application de cette technique à l'interface entre les pérovskites et la comparaison de données de rayons X simulées avec des mesures réelles permettent aux chercheurs d'identifier rapidement les structures de pérovskites les plus probables.

    Fig.2 :Exemple de performance du logiciel. (haut) Déplacement atomique de la structure du modèle en fonction de la profondeur. (en bas) Profils d'intensité des rayons X diffusés calculés à partir de la structure du modèle (données de démonstration, cercles ouverts), modèle structurel initial (courbe bleue) et le résultat du raffinement (courbe rouge). Dans cette figure, l'analyse sur les données de démonstration pour montrer l'exactitude de la méthode. L'analyse sur un ensemble de données obtenues expérimentalement est également rapportée. Crédit :Université d'Osaka

    Ils ont testé leur nouvelle méthode sur un jeu de données de rayons X simulé à partir d'une structure d'interface réaliste entre deux types d'oxydes de pérovskite, et la structure finale affinée par leur modélisation était très proche de la structure réelle de l'interface.

    "Les caractéristiques des interfaces pérovskites sont idéales pour tester certaines théories de la physique de la matière condensée et pour créer de nouveaux types de systèmes de matériaux électroniques, ", déclare le coauteur Yusuke Wakabayashi. "Notre approche facilite l'analyse des données structurelles complexes de ces interfaces, et il est également robuste pour les structures interfaciales inégales. Cette approche devrait être utile à quiconque étudie actuellement ces structures. »

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