《科学家研究出用激光改造材料的新工艺》

  • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心—领域情报网
  • 编译者: 冯瑞华
  • 发布时间:2022-02-08
  • 加州理工学院物理学教授谢汉强(David Hsieh)团队在《自然》杂志发表了一项新研究,介绍如何在不产生多余的破坏性热量的前提下,使用激光快速改变材料特性。

      光学工程指利用激光快速和暂时地改变材料特性,例如将窗玻璃变成镜子,或靠光而非电子运行的超高速计算机。光学工程要克服的难题是激光会在材料中产生过多热量。改变材料特性所需的激光是非常强大的,很难不加热和损坏材料。研究团队的目标是让材料受到非常强烈的激光照射,且尽量不吸收光。研究团队精确调整激光的频率,使其明显改变材料的特性,却不会带来不必要的热量。他们找到一种理想的半导体材料:锰磷三硫化物,在大量红外频率内只吸收少量光。使用强烈的红外激光脉冲,每个脉冲持续约10-13秒,以迅速改变材料内部电子的能量。在某些颜色的光照射下,锰磷三硫化物从不透明的状态转变为高度透明的状态,且材料性质改变的过程是可逆的,当激光关闭时,该材料立即回到其初始状态。新工艺中使用的无热操作被称为“相干光学工程”。该方法之所以有效,是因为光改变了半导体中电子的能级差异(称为带隙band gap)。

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  • 《用激光改变材料性质》

    • 来源专题:重大科技基础设施领域知识集成服务平台
    • 编译者:魏韧
    • 发布时间:2019-11-10
    • 研究人员使用先进光源(ALS)证明可以用激光重复改变材料中的耦合电子和磁性质。这一研究结果表明,利用激光束擦除和重写随机存取存储器和数据存储材料中的信息是可能的。 许多半导体器件使用电流控制和操作编码信息实现信息存储。然而,这种方法已经达到热稳定特征尺寸的物理极限,科学家们正在积极寻找下一代材料和工艺,来生产更小、更快、更强大的器件。可以按照理论规格进行逐层设计的材料为解决以上问题开辟了道路。多铁性是一种可以将材料设计成由外场控制的特殊性质,但很少有研究探索利用激光调谐这类材料中的电磁排列。 铁酸铋(BiFeO3)是一种很有前景的室温多铁性材料。在薄膜中,铁酸铋表现出明显的自发极化(铁电性),与材料的反铁磁有序共存并与之强耦合。此外,当受到面内压缩应变时,铁酸铋经历了从四方相(T-BFO)到菱形相(R-BFO)的晶体对称性转变。这种位移导致功能性质的调制,包括导电性、压电性和折射率。在特定的条件下,铁酸铋的“混合相”样品可能处于四方相(T-BFO)和菱形相(R-BFO)相之间的转变边缘。 在用压电响应力显微镜(PFM)获得的混合相铁酸铋的图像中,这些相呈现为暗区[菱形相(R-BFO)]和亮区[四方相(T-BFO)]。用532纳米绿光激光照射样品后,压电响应力显微镜(PFM)图像显示了清晰的相位重分布。拉曼光谱证实了激光局部加热是导致这些变化的原因,并且用相场仿真准确地模拟了结果。 为了探测激光照射下铁酸铋的铁电和反铁磁有序的相互关系,研究人员在先进光源(ALS)束线11.0.1上使用光发射电子显微镜(PEEM)开展研究。高亮度、软X射线束线可以在铁L边的线偏振光和圆偏振光之间直接切换,使研究人员能够利用线和圆二向色性绘制特定区域的铁电和反铁磁顺序。测量结果表明,激光调谐铁酸铋的畴结构可以同时控制相关的铁电性、反铁磁性和剩余磁化强度。 只要移动激光光斑,畴结构就可以重复擦除和重写。移动光斑照射后的压电响应力显微镜(PFM)图像显示了从纯四方相(T-BFO)到混合相再到纯四方相(T-BFO)的演变过程。该研究证明了在室温条件下通过激光对多铁性材料的非挥发性、确定性和局域控制。这种控制同时影响功能性质,如铁电性和反铁磁性,并可以以热辅助磁记录。它不仅是在复杂材料中裁剪铁磁有序的有效方法,还有助于非易失性随机存取存储器和数据存储设备等技术在微电子领域应用。
  • 《麻省理工研究新工艺加速光伏材料开发测试》

    • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:姜山
    • 发布时间:2018-01-05
    • 麻省理工学院(MIT)的一个研究小组声称已经开发了一个新型快捷的评估新光电材料的效率方法,以避免长期,昂贵和耗时的实验室样品测试评估。 科学家们说,这一过程是基于一系列工具,这些工具依赖于一连串相对简单的实验室测试,结合计算机建模的材料物理属性,以及基于贝叶斯推理的统计方法的附加建模,允许基于每个新测量来改变每个参数的估计。 该系统由三个主要步骤组成:制作简单的测试装置;在不同照明水平和不同电压下测量其电流输出;准确量化这些变化条件下的体现。研究小组认为,所有这些值都被用来改进统计模型。 研究协调员托尼奥(Tonio)表示:“我们在不同的温度和光照强度下获得了许多电流电压的测量数据后,还需要弄清楚材料和界面变量的组合是否与我们的测量结果吻合。 他说:“将每个参数表示为概率分布使我们能够解释实验的不确定性,同时也使我们能够确定哪些参数是关联共变的。 麻省理工学院的科学家们认为,这个新工艺可能会缩短新型光伏材料开发的速度,同时也会加快许多其他不同的材料的开发进程,将时间缩短为20年到3年或5年不等。 研究人员表示:“期待通过高吞吐量的计算,自动化和机器学习的结合帮助我们将新型材料开发的速度提高五倍以上。