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南洋理工/西北工大/西北大學JACS：機器學習驅動合成具有幾何控制的少層WTe2

將二維 (2D) 材料的橫向尺度減少到一維 (1D) 已吸引了大量研究興趣，不僅可以實現(xiàn)具有競爭力的電子應用，還可以探索基本物理特性。因此，高質量一維納米帶（NRs）的可控合成對于進一步研究是必不可少的。

在此，西北工業(yè)大學王學文教授、西北大學張志勇教授及南洋理工大學劉政副教授等人成功采用機器學習（ML）指導準1D少層1T’ WTe₂ NRs的化學氣相沉積（CVD）合成。

為了優(yōu)化合成條件，通過實驗收集CVD合成數(shù)據(jù)來訓練ML 模型，五個CVD參數(shù)被確定為重要的輸入特征：源比（R_Te/W, 碲粉與鎢粉的摩爾比）、反應溫度（T, °C）、斜坡時間（t_R, min）、沉積時間（t_D, min）和H₂氣體流速（f _H2, sccm）。訓練有素的XGBoost模型（受試者工作特征曲線下面積（AUROC）值高達0.93）能夠優(yōu)化CVD合成參數(shù)，以實現(xiàn)少層1T’ WTe₂的可控生長。

圖1. WTe₂ NR的CVD合成和使用ML的智能分析

從訓練模型中進一步提取特征重要性等信息可以為WTe₂的合成和形態(tài)控制提供新的見解，H₂氣體流速是控制1T’ WTe₂ NRs合成的最重要特征，而R_Te/W主導樣品形態(tài)。通過對合成參數(shù)進行優(yōu)化，可實現(xiàn)高“可生長”概率和大長寬比，實驗驗證進一步支持了這一點。

此外，作者還提出了WTe₂ NRs的生長機制，發(fā)現(xiàn)準一維WTe₂是在H₂的幫助下從二維WTe₂演化而來。這項工作將ML分析和實驗結果相結合，將加速一維材料的發(fā)展并促進開發(fā)源自二維過渡金屬硫屬元素化合物家族的多樣化納米結構。

圖2. 1T’ WTe₂ NRs的生長機制

Machine Learning Driven Synthesis of Few-Layered WTe₂ with Geometrical Control, Journal of the American Chemical Society 2021. DOI: 10.1021/jacs.1c06786

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