Номоев А.В.   Юможапова Н.  

Моделирование методом DFT транспортных характеристик композитных наночастиц металл/полупроводник

Reporter: Номоев А.В.

В последние годы “исчерпала себя” тенденция уменьшения размеров электронных устройств. В связи с этим многообещающей технологией выглядит молекулярная электроника, в которой молекулы используются для создания функционального электронного устройства.  Для описания локальной электронной структуры, химических контактов (например, электродов [1, 2]) в реальных наноэлектронных устройствах решающее значение имеют квантово-химические свойства. Наиболее ярко это выражается в двумерных  устройствах толщиной в один атом [3-5], где электронное поведение определяется на атомном уровне [6–10]. Используя различные ab-initio методы [11-13], в частности, теорию функционала плотности (DFT) [14, 15],  можно исследовать такое поведение. Композитные наночастицы металл/полупроводник обладают плазмон-поляритонными свойствами и перспективны в качестве элементной базы радиоэлектронных устройств СВЧ и ТГц диапазонов. Таким образом, актуальной является задача исследования транспортных, в том числе  электрофизических свойств подобных наночастиц на атомарном уровне.    
Композитные наночастицы металл/полупроводник Ag/Si получены методом газофазного синтеза под действием релятивистского пучка электронов [16,17].   В работе рассматривались подходы к определению транcпортных свойств нанокластера полупроводник/металл Ag/Si методом квантовомеханического моделирования. Метод с использованием неравновесных функции Грина, реализованный в квантово-механическом пакете TranSIESTA, который включает в себя все соответствующие компоненты, необходимые для моделирования интерфейсов металл-полупроводник использовался при  моделировании [18, 19]. Этот программный пакет хорошо зарекомендовал себя при изучении электрической проводимости молекулярных комплексов. В вычислениях использовались обменно-корреляционный функционал Каперлея-Алдера (приближение локальной плотности - LDA) и псевдопотенциалы, полученные по методике Н. Троуллиера и Ж.Л. Мартинса [20].  Выбор приближения LDA обусловлен слабым взаимодействием между кремнием и серебром. Слабое ван-дер-ваальсовское взаимодействие традиционно плохо описывается в рамках приближения GGA, что вынуждало авторов некоторых работ [21-22] использовать локальные обменно-корреляционные функционалы. Моделирование проводилось в несколько этапов:
1. Определение равновесной конфигурации путем оптимизации ее геометрии. Композитный нанокластер состоит из двумерного кластера серебра с кубической ГЦК решеткой, содержащий 64 атома. Вторая часть композитного соединения – двумерный кластер кремния с кубической алмазной решеткой, состоящий из 260 атомов.   
2. Легирование осуществлялось на кремниевой стороне интерфейса. Здесь легирование достигается путем введения локализованных зарядов – акцепторных и донорных, связанных с отдельными атомами кремния. Концентрация зарядов изменялась от 10^18 до 10^20 атомов/кв.см. 
3. Расчет вольтамперной характеристики наноклаcтера Ag/Si проводился в пакете TranSiesta.

Работа профинансирована грантом РФФИ №18-42-030004 и поддержана проектом № 0336-2019-0008.

Литература

1. B. Kretz, Ch S Pedersen, D Stradi et al. Phys. Rev. Appl. 24016, (2018)
2. J. J. Palacios, P. Tarakeshwar, and Dae M. Kim. Metal contacts in carbon nanotube field-effect transistors: Beyond the schottky barrier paradigm. Phys. Rev. B 77, 113403 (2008)
3.  K S Novoselov, A Mishchenko, A Carvalho, and A H Castro Neto. Science, 353(6298):aac9439, (2016)
4. G Fiori, F Bonaccorso, G Iannaccone et al. Nature Nanotechnology 9, 768, (2014)
5. G Iannaccone, F Bonaccorso,  L Colombo and G Fiori. Nature Nanotechnology 13, 183, (2018)
6. F. Schedin, A. K. Geim, S. V. Morozov et al. Nature Materials 6, 652 (2007)
7. T. O. Wehling, K. S. Novoselov, S. V. Morozov, E. E.Vdovin, M. I. Katsnelson, A. K. Geim, and A. I. Lichtenstein. Molecular Doping of Graphene. Nano Letters,8(1):173–177, jan 2008.
8.  Ch-H Chang, X Fan, L-J Li and J-L Kuo. J. Phys. Chem. C 116, 13788 (2012)
9. J M. Caridad, G Calogero, P Pedrinazzi et al. Nano Letters 18, 4675 (2018.)
10. G Calogero, N Papior, B Kretz et al. Nano Letters 19, 576 (2019)
11. A. Szabo and N. S. Ostlund. Modern Quantum Chemistry: Introduction to Advanced Electronic Structure Theory. Mc Graw-Hill, New York, 1989.
12. I. N. Levine. Quantum Chemistry. Pearson Education Inc., 7th edition, 2014
13. Jos Thijssen. Computational Physics. Cambridge University Press, 2 edition, 2007.
14.  W. Kohn and L. J. Sham. Phys. Rev. 140, 1133 (1965)
15. P. Hohenberg and W. Kohn. Phys. Rev. 136, B 864 (1964)
16.  N.V. Yumozhapova, A.V. Nomoev, V.V. Syzrantsev, E. Ch. Khartaeva. Beilstein J Nanotechnol 10, 2497–2504, (2019)
17. A. V. Nomoev, S. P. Bardakhanov, М. Schreiber et al. Beilstein J. Nanotechnol. 6, 874–880, (2015)
18.  Mads Brandbyge, Jose-Luis Mozos, Pablo Ordej´on, Jeremy Taylor and Kurt Stokbro, Phys. Rev. B 65, 165401 (2002).
19. J M Soler, E Artacho, J D Gale, A García, J Junquera, P Ordej´on and  D S´anchez- Portal, J. Phys.: Condens. Matter, 14, 2745, (2002).
20. N. Troullier and J. L. Martins, Phys. Rev. B 43, 1993 (1991).
21. G. Giovanetti, P.A. Khomyakov, G. Brocks, P.J. Kelly, J. Brink. Phys. Rev. B 76, 073 103 (2007)
20. K.T. Lam, G. Liang. Appl. Phys. Lett. 92, 223 106 (2008).
21. P. Shemella, Y. Zhang, M. Mailman, P.M. Ajayan, S.K. Nayak. Appl. Phys. Lett. 94, 032 101 (2009)


To reports list