(纯计算)维也纳大学Phys. Rev. B: Cu2O(111)表面重构的机器学习研究
计算材料学
2025-12-05 14:23
文章摘要
背景：氧化亚铜（Cu2O）是一种重要的p型半导体材料，在光伏、催化等领域应用广泛，但其最稳定表面（尤其是(111)面）的精确原子结构长期存在争议。研究目的：本研究旨在开发并应用一种实时机器学习力场（MLFFs）方法，系统研究不同化学计量条件下Cu2O(111)表面的多种重构结构，以确定其最稳定的表面构型。结论：研究证实，在中等至强氧化条件下，先前报道的纳米锥形结构和铜贫乏(1×1)结构最稳定；在高度还原条件下，发现了新的化学计量比和富铜纳米锥形重构。表面能计算表明，已知的贫铜和纳米锥形构型在所有测试泛函下均稳定，而其他结构的稳定性依赖于泛函选择。该方法为高效研究复杂表面重构提供了新途径。
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