Configuraciones óptimas de aglomerados y dependencia con respecto a la deformación de las energías de activación sobre superficies Cu(001)

Autores/as

  • Alberto Coronado Matutti Facultad de Ingeniería Mecánica, Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.21754/tecnia.v16i1.403

Palabras clave:

algoritmos genéticos, energías de activación, método NEB

Resumen

Uno de los aspectos más importantes en el crecimiento epitaxial de peliculas finas es la movilidad de adatoms y pequeños aglomerados. Como esta movilidad está relacionada a las energías de activación, muchos estudios están concentrados en el cálculo y determinación del rol de estas energías. Por ejemplo, estudios previos mostraron que las energías de activación pueden ser fácilmente modificadas, usando campos de deformación. No obstante muchos aspectos aún no están muy claros. En este trabajo empleamos Algoritmos Genéticos para calcular configuraciones óptimas de agregados sobre superficies Cu(001) modeladas con el método de los átomos embebidos (EAM). Las configuraciones óptimas obtenidas no mostraron dependencia con respecto a la deformación aplicada. Adicionalmente estudiamos la dependencia de las energías de activación de salto e intercambio con respecto al nivel de deformación aplicada. Se observó que el salto muestra una dependencia clara con respecto a la tensión o compresión biaxial, en contraste al intercambio, cuya dependencia es más compleja.

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Citas

[1] De Miguel, J. J., Miranda, R., “Atomic aspects in the epitaxial growth of metallic superlattices and nanostructures”, J. Phys.: Condens. Matter 14 (2002) R1063.
[2] Ala-Nissila, T., Ferrando, R., Ying, S.C.,“Collective and single particle diffusion on surfaces”, Adv. Phys. 51 (3) (2002), pp. 949.
[3] Wadley, H.N.G, Zhou, X., Johnson, R. A,Neurock, M., “Mechanisms, models and methods of vapor deposition”, Prog. Mater. Sci. 48 (2001), pp. 329.
[4] Sabiryanov, R.F., Larsson, M. L, Cho, K.J., Nix, W. D., Clemens, B. M., “Surface diffusion and growth of patterned nanostructures on strained surfaces”, Phys.Rev. B 67 (2003) 125412.
[5] Xiao, W., Greaney, P. A., Chrzan, D. C.,“Adatom transport on strained Cu(001):Surface crowdions”, Phys. Rev. Lett. 90(2003) 156102.
[6] Xiao, W., Greaney, P. A., Chrzan, D. C.,“Pt adatom diffusion on strained Pt(001)”,Phys. Rev. B 70 (2004) 033402.
[7] Wang, Y. X., Pan, Z. Y., Li, Z. J., Wei, Q.,Zang, L. K., Zhang, Z. X., “Effect of tensile strain on adatom diffusion on Cu(111) surface” Surf. Sci. 545 (2003), pp. 137.
[8] Merikoski, J., Vattulainen, L, Heinonen,J., Ala-Nissila, T., “Effect of kinks and concerted diffusion mechanisms on mass transport and growth on stepped metal surfaces”, Surf. Sci. 387 (1997), pp. 167.
[9] Huang, H., “Adatom diffusion along and down island steps”, J. Computer-aided Mater. Design 9 (2002), pp. 75.
[10] Huang, H., Wang, J., “Surface kinetics:Step-facet barriers”, Appl. Phys. Lett. 83 (23) (2003) 4752.
[11] Wang, J., Huang, H., Cale, T. S.,“Diffusion barriers on Cu surfaces and near steps”, Modelling Simul. Mater. Sci. Eng. 12 (2004), pp. 1209.
[12] Trushin, O. S., Salo, P., Alatalo, M., AlaNissila, T., “Atomic mechanisms of cluster diffusion on metal fec (100) surfaces”, Surf.Sci. 482-485 (2001), pp. 365.
[13] Bockstedte, M., Liu, S. J., Pankratov, O.,Woo, C. H., Huang, H., “Diffusion of clusters down (111) aluminum islands”,Comput. Mater. Sci. 23 (2002), pp. 85.
[14] Henkelman, G., Jónsson, H., “Multiple time scale simulations of metal crystal growth reveal the importance of multiatom surface processes”, Phys. Rev. Lett. 90 (2003) 116101.
[15] Foiles, S. M., Baskes, M.I., Daw, MLS..,“Embedded-atom-method functions for the fcc metals Cu, Ag, Au, Ni, Pd, Pt, and their alloys”, Phys. Rev. B 33 (1986) 7983.
[16] Plimpton, S.,Sandia Laboratories,http://www.cs.sandia.gov/-sjplimp/

[17] Li, J., “AtomEye: an efficient atomistic configuration viewer”, Modelling Simul. Mater. Sci. Eng. 11 (2003), pp. 173.
[18] Goldberg, D. E., “Genetic algorithms in search, optimization and machine learning”, Addison-Wesley, Cambridge,MA, 1989.
[19] Darby, S., Mortimer-Jones, T. V.,Johnston, R. L., Roberts, C., “Theoretical study of Cu-Au nanoalloy clusters using a genetic algorithm”, J. Chem. Phys. 116 (2002) 1536.
[20] Charbonneau, P., Knapp, B., High Altitude Observatory,http://www.hao.ucar.edu/Public/models/pikai
a/pikaia.html.
[21] Jonsson, H., Mills, G., Jacobsen, K. W.,“Nudged elastic band method for finding minimum energy paths of transitions”, in Classical and Quantum Dynamics in Condensed Phase Simulations, edited by B. J. Berne, G. Ciccotti, and D. F. Coker (World Scientific, Singapore, 1998), pp. 385.
[22] Henkelman, G., Uberuaga, B.P., Jénsson,H., “A climbing image nudged elastic band method for finding saddle points and minimum energy paths”, J. Chem. Phys. 113 (2000) 9901.
[23] Boisvert, G., Lewis, L.J., “Self-diffusion of adatoms, dimers, and vacancies on Cu(100)”,Phys. Rev. B 56 (1997) 7643.

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Publicado

2006-06-01

Cómo citar

[1]
A. Coronado Matutti, «Configuraciones óptimas de aglomerados y dependencia con respecto a la deformación de las energías de activación sobre superficies Cu(001)», TECNIA, vol. 16, n.º 1, pp. 35–40, jun. 2006.

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