共掺Zn2+和Ni2+对BaFe12O19六铁氧体结构、光学和磁性能的影响

《Journal of Alloys and Compounds》：Effect of co-doped Zn2+- Ni2+ on the structural, optical and magnetic properties of BaFe 12O 19 hexaferrite

钡六铁氧体通过Zn2?和Ni2?共掺杂优化了结构、光学及磁性能，采用溶胶-凝胶自燃烧法制备纳米颗粒，XRD、DRS及SQUID证实带隙从1.88eV降至1.64eV，矫顽力提升至1572.54Oe，为磁性存储和微波吸收提供新途径。

　　巴ium六铁氧体（BaFe??O??）是一种在科技领域具有重要应用价值的材料，因其独特的磁性、电性和介电性能而受到广泛关注。这种材料在磁性数据存储、微波吸收等应用中展现出巨大的潜力。然而，为了满足特定应用的需求，需要克服其在矫顽力方面的局限性，并通过控制微观结构特征来实现所需的磁性和光学性能。本研究旨在深入探讨Zn2?和Ni2?共掺杂对BaFe??O??结构、光学和磁性性能的协同影响。

在本研究中，通过溶胶-凝胶自燃烧法合成了不同掺杂比例的纳米颗粒，并利用X射线衍射（XRD）、漫反射光谱（DRS）和SQUID磁度计等先进表征技术对其进行了系统分析。实验结果表明，共掺杂能够有效降低BaFe??O??的带隙，从1.88 eV降至1.64 eV，这是由于新能量状态的形成所致。此外，随着Ni2?含量的增加，其矫顽力显著提高，从324.46 Oe提升至1572.54 Oe，归因于磁畴排列的改善以及结构缺陷的减少。这些发现表明，通过溶胶-凝胶自燃烧法实现的Zn2?和Ni2?共掺杂，结合DRS和SQUID等技术，能够显著提升BaFe??O??的光学和磁性性能，为磁性存储和光电应用领域提供了新的材料设计路径。

BaFe??O??作为六铁氧体家族中研究广泛的一员，因其独特的磁性、电性和介电性能而备受关注。这些特性主要由其特殊的六方晶格结构所决定，该结构赋予了材料强的单轴磁各向异性、良好的化学稳定性和约450°C的居里温度。这些属性使得BaFe??O??成为磁性存储和永磁材料等广泛领域的理想选择。其中，BFO的一个关键特征是其高饱和磁化率和显著的矫顽力，使其在需要对强外部磁场保持稳定性的磁性应用中表现出色。然而，在某些需要材料对外部电磁场快速响应的领域，高矫顽力可能成为一种限制因素。因此，降低矫顽力同时保持或增强其他磁性性能成为当前研究的重点。

为了应对这些挑战，使用不同的过渡金属对钡铁氧体进行掺杂已成为一种有前景的方法。掺杂通过改变其晶格结构内的相互作用，从而影响材料的固有磁性和介电性能。例如，使用钴（Co）和锰（Mn）进行掺杂可以改变铁磁共振频率，并增加磁性损耗。另一方面，钛（Ti）和铝（Al）则被证明能够增强磁性材料的介电性能。这种增强对于在温度和频率波动等复杂环境条件下优化材料性能至关重要。因此，通过将Ti和Al引入磁性材料中，可以提高其效率和可靠性，使其更适用于电子、电信和能量存储系统等技术应用。

在高频应用中，这种可调性尤为重要，因为需要同时优化磁性和介电参数。已有研究对BaFe??O??的磁性和介电性能进行了广泛探讨。例如，Mustafa等人研究了Zn2?和Ni2?掺杂对BFO的影响，发现其在可见光照射下显著提升了铁电、光学性能和光催化活性。这些结果表明了介电性能的改善和光催化效率的提高，预示了其在电子和环境修复领域的潜在应用。同样，Behera等人的研究结果表明，Ni2?掺杂在M型钡六铁氧体中显著改善了其结构、磁性和介电性能。随着Ni2?含量的增加，磁饱和度和矫顽力显著增强，同时介电性能也得到改善，能量损耗减少。这些改进增加了材料在先进磁性系统和电子技术中的应用潜力。

此外，Trukhanov等人研究了掺杂BaFe??O??的结构特征和微波吸收能力，提供了关于结构修改与功能性能之间关系的重要见解。Wang等人则对晶格内的掺杂位点及其与各种共振现象之间的关系进行了研究。这些研究突显了理解掺杂剂相互作用机制对于定制六铁氧体以满足特定应用需求的重要性。Manglam等人则关注了过渡金属掺杂在精细调控磁各向异性性能中的作用。Tiwari等人研究了锌（Zn）添加对镁-镍纳米铁氧体的结构和磁性性能的影响，结果表明Zn的添加能够显著增强或削弱纳米铁氧体的磁性性能。另一方面，非磁性的Zn2?主要通过间接方式影响介电和磁性性能。Zn2?掺杂会改变铁在晶格中的占据位置，从而增加饱和磁化率并改善介电常数。这种介电性能的增强对于在不同频率下优化材料性能至关重要。

此外，Zn2?掺杂还可以减少涡流损耗，并在高频下提高材料的能量耗散能力。Ghasemi等人研究了掺杂BaFe??O??的电磁性能和微波吸收特性，强调了掺杂成分与电磁性能之间的相互作用。尽管已有大量关于Ni2?和Zn2?掺杂BaFe??O??的研究，但对这些掺杂剂之间的相互作用及其对材料磁性和介电行为的影响仍缺乏全面理解。例如，通过Ni2?和Zn2?共掺杂实现的矫顽力降低、饱和磁化率增强以及介电性能的同步优化仍然是一个基本问题。解决这些问题不仅为定制钡六铁氧体以满足特定应用需求提供了路径，也推动了对掺杂铁氧体材料的基本理解。

此外，掺杂策略还有潜力对六铁氧体的其他性能进行精细调控，例如铁磁共振频率，该频率直接受到各向异性场强度的影响。通过仔细选择掺杂剂的类型和浓度，可以实现兼具低矫顽力、高饱和磁化率和优化介电性能的材料。这些性能对于在高频应用中需要材料对外部磁场快速响应的磁性应用尤为重要。因此，选择同时掺杂磁性Ni2?和非磁性Zn2?的策略，是为了系统地调控材料的磁性性能。每种掺杂剂都发挥着独特且互补的作用。

Ni2?离子占据八面体位点（12k或2b），替代Fe3?并影响超交换相互作用，从而增加局部磁各向异性并影响畴壁钉扎，这些因素都会影响矫顽力和阻塞温度。相反，Zn2?离子更倾向于占据四面体（4f?）位点，削弱A–B超交换路径并减少磁晶各向异性，这有利于多畴行为。通过精确控制Ni2?与Zn2?的比例，研究者旨在调节磁序强度与各向异性的平衡，从而探讨从硬铁磁性向软磁性转变的过程，并优化磁畴结构。这种共掺杂方法使得能够全面研究不同掺杂剂类型对M型钡六铁氧体磁畴结构和动态行为的影响。

本研究进一步表明，通过控制Zn2?和Ni2?的共掺杂，可以有效调节BaFe??O??的多功能性能。特别是，通过共掺杂，其光学带隙显著降低，从1.88 eV降至1.64 eV，而矫顽力则被调控在一个较宽的范围内，从324 Oe提升至1572 Oe。在某些组成中，饱和磁化率达到了约80 emu/g。这些结果突显了Zn2?/Ni2?共掺杂作为优化BaFe??O??在磁性和光电应用中性能的一种灵活方法的潜力。该研究不仅为磁性存储和光电应用领域提供了新的材料设计思路，也为深入理解掺杂铁氧体材料的性能提供了基础支持。

为了实现这些目标，本研究采用了溶胶-凝胶自燃烧法合成纳米颗粒。这是一种被广泛认可、成本低廉且操作简便的技术，能够制备高纯度的纳米材料。合成过程中使用了多种化学试剂，包括铁（III）硝酸盐六水合物（Fe(NO?)?·9H?O）、钡硝酸盐（Ba(NO?)?）、氨（NH?）、锌硝酸盐六水合物（Zn(NO?)?·6H?O）以及镍（II）硝酸盐六水合物。所有试剂均为分析纯级，以确保合成过程的高质量和可控性。

在结构性能方面，通过X射线衍射（XRD）分析了合成的BFO、BFZ?.3N?.7O、BFZ?.5N?.5O和BFZ?.7N?.3O样品的XRD图谱。XRD图谱确认了BFO相的存在，观察到的衍射峰对应于六方结构的（101）、（102）、（006）、（110）、（107）、（114）、（200）、（203）、（205）、（206）、（209）、（2010）、（217）、（2011）、（220）和（2014）晶面，其空间群为P63/mmc（JCPD 00-039-1433），与已有的文献报道一致。此外，在2θ=41.46°的位置，观察到了一个明显的衍射峰，表明材料的晶格结构得到了良好的保持，并且在一定程度上发生了微小的变化。

在光学性能方面，通过漫反射光谱（DRS）分析了不同掺杂比例的样品。DRS结果表明，随着Zn2?和Ni2?的共掺杂，材料的光学带隙显著降低，这是由于新的能量状态的形成。这种带隙的降低使得材料在可见光区域具有更强的光吸收能力，从而提升了其在光催化和光电应用中的性能。此外，不同掺杂比例对材料的光响应特性也产生了影响，使得其在不同波长下的光学性能得到了优化。

在磁性性能方面，通过SQUID磁度计对样品进行了测量。测量结果显示，随着Ni2?含量的增加，材料的矫顽力显著提升，而饱和磁化率则在一定程度上保持稳定。这些结果表明，Ni2?的掺杂能够有效增强材料的磁性性能，而Zn2?的掺杂则在一定程度上改善了其介电性能。这种磁性和介电性能的协同优化使得材料在多个技术领域中具有更广泛的应用前景。

本研究的结论表明，Zn2?和Ni2?的共掺杂对BaFe??O??的结构、光学和磁性性能产生了显著影响。通过溶胶-凝胶自燃烧法合成的纳米颗粒，其结构得到了良好的保持，而光学带隙和磁性性能则根据掺杂比例发生了变化。这些变化为材料在不同应用场景中的性能优化提供了理论依据和实验支持。此外，研究结果还表明，共掺杂能够实现材料的多功能性，使其在磁性和光电应用中表现出更高的性能。

本研究的成果不仅为材料科学领域提供了新的研究方向，也为实际应用中的材料设计和优化提供了重要参考。通过精确控制掺杂比例和工艺参数，可以实现对材料性能的精细调控，从而满足不同应用需求。这些研究结果对于推动新型磁性材料和光电材料的发展具有重要意义，同时也为未来的研究提供了基础数据和理论支持。