为矛盾的理论提供统一解释,牛津大学等揭秘非晶硅结构

编辑丨coisini
非晶硅(α-Si)是研究最广泛的无序网络固体之一,其结构已经被研究了几十年。两种主要理论分别基于连续随机网络模型和「类晶体」模型,后者被定义为在保持整体非晶网络的同时,表现出类似于晶体状态的局部结构有序性。然而,这种局部有序性的程度一直不明确。
最近,一篇题为《Signatures of paracrystallinity in amorphous silicon from machine-learning-driven molecular dynamics》的论文利用机器学习驱动的模拟方法,系统地采样了淬火硅的构型空间,从而揭示了非晶化和结晶化之间的界限。这项研究为非晶网络看似矛盾的理论提供了统一的解释。研究团队来自牛津大学等机构,论文发表在《Nature Communications》上。

论文地址:https://www.nature.com/articles/s41467-025-57406-4
简单来说,该研究采用精确且高效的 teacher–student 方法,系统地对非晶硅的构型空间进行了采样,以探索完全无序结构与晶体结构之间是否存在中间状态。
该研究将准确但相对较慢的「teacher」机器学习势(Si-GAP-18)蒸馏成一个更快的「student」模型,其中使用矩张量势(MTP)。
该研究在分子动力学(MD)模拟中创建了一个非晶硅结构模型库,这些模型的参数经过了系统性变化。具体而言,该研究对四种系统规模(64、216、512 和 1000 个原子)进行了熔融淬火模拟,并采用四种淬火速率:10^13、10^12、10^11 和 10^10K/s。
为了获得一组不相关的结构,该研究仅从每次熔融淬火模拟中提取最后一帧,最终得到了一个包含 3069 个独特结构(约 130 万个原子)的数据集。

尽管类准晶介于 CRN 和类多晶之间,但它在拓扑和能量上与前者有显著的重叠。该研究选择在重叠范围内的四个 1000 原子的类准晶结构(标记为 I 至 IV),进行了更详细的分析。

然后该研究分析了数据集中的聚类趋势:

分析结果使该研究提出了一种修正的类准晶硅模型,该模型与高质量的实验数据一致。

感兴趣的读者可以阅读论文原文,了解更多研究内容。
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