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J-GLOBAL ID：202202238801886684   整理番号：22A0949098

2D材料の化学蒸着:モデリング,シミュレーションおよび機械学習研究のレビュー【JST・京大機械翻訳】

Chemical vapor deposition of 2D materials: A review of modeling, simulation, and machine learning studies

著者 (2件)： Bhowmik Sayan (Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Science, Bengaluru, Karnataka 560012, India) ,  Govind Rajan Ananth (Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Science, Bengaluru, Karnataka 560012, India)
資料名： iScience  (iScience)
巻： 25  号： 3  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5512A  ISSN： 2589-0042  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 化学蒸着(CVD)は,大面積二次元(2D)材料を製造するために広く使用されている。現在の研究は,グラフェン,六方晶窒化ホウ素(hBN),遷移金属ジカルコゲン化物(例えばMoS_2/WSe_2)のような種々の2D材料の核形成と成長の基礎となる機構を理解することを目的とする。ここでは,2D材料とそのヘテロ構造のCVD成長のモデリングとシミュレーションに関する広大な文献を調査した。また,シリセン,ホスホレンおよびボロフェンのような新しい材料に焦点を当てた。密度汎関数理論,速度論的モンテカルロ,および反応性分子動力学シミュレーションが気相合成の熱力学と動力学に光を当てる方法を論じた。機械学習がどのように成長メカニズムと結果への洞察を開発できるか,また文献におけるオープン知識ギャップの概要を説明する。本研究は,2D材料のCVD成長への統合理論的洞察を提供し,そのようなプロセスをさらに理解し,改良する機会を提供する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  核形成 ,  熱力学 ,  計算機シミュレーション ,  *モデリング ,  素子構造 ,  *二次元 ,  *化学蒸着 ,  窒化ホウ素 ,  密度汎関数法 ,  *機械学習 ,  グラフェン
準シソーラス用語： ヘテロ構造 ,  分子動力学シミュレーション ,  六方晶窒化ホウ素 ,  シリセン ,  フォスフォレン ,  ボロフェン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 材料合成 ,  ナノ材料 ,  理論化学

分類 (1件)： 半導体薄膜  (BK14040E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 2D ,  化学蒸着 ,  モデリング ,  シミュレーション ,  機械学習 ,  研究 ,  レビュー