The 70th JSAP Spring Meeting 2023

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Poster presentation

23 Joint Session N "Informatics" » 23.1 Joint Session N "Informatics"

[17a-PB02-1~9] 23.1 Joint Session N "Informatics"

Fri. Mar 17, 2023 9:30 AM - 11:30 AM PB02 (Poster)

9:30 AM - 11:30 AM

[17a-PB02-7] Simulation and machine learning of soft X-ray absorption spectra of Borophene

SHUTARO CHAN1, Arpita Varadwaj1, Masato Kotsugi1 (1.Tokyo Univ. of Sci)

Keywords:borophene

ボロフェンは、高い伝導率や熱伝導性を有することが理論的に予測されており、高感度のガスセンサーや大容量の水素タンクなどへの応用が期待されている。また、特徴的な二次元平面構造を持つことや水素が存在することによりボロフェンが安定することが知られている上、五員環や七員環構造を持ち、電子状態やフォノン伝導が変化することも知られている。しかし、ボロフェンは空気中では容易に酸化して分解されてしまうことから、実験的に低コストかつ収率の優れた作製方法は発見されていないうえ、ボロフェンの構造を実験的に解析するにはSTMによる観察に留まっており、構造と物性の関係性も未だ完全に明らかになっていない。 そこで、本研究ではボロフェンの軟X線吸収スペクトルのシミュレーションを行い、機械学習を用いて構造と物性の対応関係を構築することを目的とする。