利用机器学习设计与开发Diaqua(Nitrate-K2O,O’)bis(L-Phenylalaninato-K2O,O’)Lead(II)硝酸盐，用于光限制应用

《Journal of Molecular Structure》：Design and engineering of Diaqua(nitrato- k2O,O’)bis(L-phenylalaninato- k2O,O’)lead(II) nitrate using machine learning for optical limiting applications

苯丙氨酸无机复合物通过缓慢蒸发法合成并优化，确定其正交晶系结构，光学透射率达69%，带隙3.2 eV，激光损伤阈值0.44 GW/cm2，利用机器学习结合量子化学和光谱特性建立结构-光学非线性预测模型。

　　

V Kayalvizhi|S. Sujan Saitej|P. Vivek|Era Paavai|V. Viwanathan|F. Mary Anjalin|P. Vijayakumar|A Shameem|Lalitha Gnanasekaran|RO. MU. Jauhar

钦奈602105，SIMATS大学Saveetha工程学院物理系

摘要

本文探讨了苯丙氨酸复合物与无机材料的生长及优化过程。采用缓慢蒸发法（SEST）在低温条件下制备该复合物。具有显著技术价值的晶体合成通常需要在低温下进行生长。通过衍射技术确定的结构参数表明，该材料属于正交晶系。所制备的晶体透射率为69%，带隙为3.2电子伏特。硬度测量揭示了晶体的性质，并进一步研究了其断裂力学特性。热分析显示该晶体的热稳定性为280°C。通过简单的1对1实验方法研究了晶体在激光照射下的抗性。由于块状微米级材料的低表面积与体积比，其二次谐波（SHG）活性得到增强。此外，三阶非线性特性表明晶体具有饱和吸收过程，使其有望作为光学限幅器使用。为了构建将结构性质与实验光学限幅性质相关联的预测模型，本文采用了一种新颖的机器学习方法，结合了量子化学描述符、拓扑描述符和光谱特性。

章节摘录

1. 引言

科学和工程领域的研究人员普遍关注非线性光学，因为它强调了激光强度增加时材料性质的变化。在非线性光学中，通过使用非线性光学晶体可以改变激光的频谱。当前与非线性光学相关的技术往往依赖于晶体，因为晶体的特性能够提升设备的性能。

材料合成与生长

用于制备目标晶体的前驱体包括L-苯丙氨酸和硝酸铅，如图1所示。

所选前驱体以2:1的化学计量比用去离子水溶解6小时以实现均匀混合，然后过滤。随后将其置于穿孔纸上，在室温下蒸发。24天后获得了尺寸为11×1.5×5毫米3的优质晶体，如图2所示。

单晶XRD

目标化合物的结构与文献[10]中报道的结果一致。相关参数已在表1中进行对比。该化合物的3D结构根据文献[12]进行了进一步优化，最终R值为4.72%。相关结构文件作为补充信息提供。

结论

采用缓慢蒸发法成功生长出了LPLN单晶。单晶X射线衍射分析确认该晶体属于正交晶系。光学透射率测量结果表明晶体无可见缺陷，在整个可见光范围内具有高透明度，表明其适用于光学应用。通过1对1测试方法测得其激光损伤阈值为0.44 GW/cm2。

未引用参考文献

[14]

CRediT作者贡献声明

V Kayalvizhi： 数据整理。S. Sujan Saitej： 数据分析。P. Vivek： 数据分析。Era Paavai： 数据分析。V. Viwanathan： 数据整理。F. Mary Anjalin： 资源提供。P. Vijayakumar： 资源提供。A Shameem：。Lalitha Gnanasekaran： 软件开发。RO. MU. Jauhar： 文稿撰写、审阅与编辑、初稿撰写、指导。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

不适用

作者贡献

概念构思：VK、EP、RMJ；方法设计：RMJ、PV；实验研究：RMJ、VK、LG、AS；资源提供：FM、RMJ；数据整理：RMJ、VK、SS、VV；文稿撰写：VK、RMJ；审阅与编辑：RMJ、EP、FM。所有作者均已阅读并同意发表的手稿版本。

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伦理审批

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