First-Principles Study on Properties of the Native Defects in Al2O3(110) Surface


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Using the CASTEP module in Materials Studio software, the native defect model structures including O vacancy and Al vacancy in Al2O3(110) surface were designed and constructed. Through first-principles based on density functional theory (DFT) and pseudo potential method, the Al2O3(110) model structures were optimized. Formation energy, energy state structure, electric density and electron population of defect structures and primitive cell were calculation. Effect of O vacancy and Al vacancy on Al2O3 properties could be analyzed and probed. The results showed that formation energy of O vacancy is only 0.06 eV, which is significantly less than that of Al vacancy (2.99 eV). This indicates that the formation of O vacancy is more easily to produce. O vacancy defects reduce electronic energy in Al2O3(110), and make its conductivity become poorer. The impact of Al vacancy defects on conductivity are opposite. The influence of aluminum vacancy defects on electron density in Al2O3(110) is more than that of oxygen vacancy; oxygen vacancy increases the electronegativity around O atoms, and weakens electropositivity around Al atoms the electricity, which makes the top of energy band structure move down. The calculation results provide a theoretical guidance for the formation of functional anodic oxidation films of Al.

Об авторах

Jianping Zeng

School of Chemistry and Chemical Engineering, Yancheng Institute of Technology; Research School of Chemistry, The Australian National University; Jiangsu Zhongzhan Vehicle Parts Co., Ltd

Email: abczjp768472@163.com
Китай, Yancheng, 224051; Canberra, Australian Capital Territory, 2601; Yancheng, Jiangsu, 224051

Gang Wu

School of Chemistry and Chemical Engineering, Yancheng Institute of Technology

Email: abczjp768472@163.com
Китай, Yancheng, 224051

Wenyan Shi

School of Chemistry and Chemical Engineering, Yancheng Institute of Technology

Email: abczjp768472@163.com
Китай, Yancheng, 224051

Song Chen

School of Chemistry and Chemical Engineering, Yancheng Institute of Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: abczjp768472@163.com
Китай, Yancheng, 224051

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».