Известия Саратовского университета.

Новая серия. Серия Физика

ISSN 1817-3020 (Print)
ISSN 2542-193X (Online)

Для цитирования:

Глухова О. Е., Колесниченко П. А. Повышение эффективности метода SCC DFTB в описании межатомных взаимодействий и предсказании электронных свойств // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. 2026. Т. 26, вып. 1. С. 53-61. DOI: 10.18500/1817-3020-2026-26-1-53-61, EDN: KMNROY

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Опубликована онлайн: 
31.03.2026
Полный текст в формате PDF(Ru):
скачать
(загрузок: 14)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Твердотельная электроника, микро- и наноэлектроника
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
530.145.81
DOI: 
10.18500/1817-3020-2026-26-1-53-61
EDN: 
KMNROY

Повышение эффективности метода SCC DFTB в описании межатомных взаимодействий и предсказании электронных свойств

Авторы: 
Глухова Ольга Евгеньевна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Колесниченко Павел Андреевич, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Аннотация: 

Тонкие плёнки оксида меди – один из наиболее эффективных материалов для газовых датчиков. Расширение сенсорных возможностей этого материала требует предсказательного моделирования. В данной работе для обеспечения физически корректного описания взаимодействия поверхности плёнки Cu2O с аналитами и её хеморезистивного отклика была осуществлена модификация параметризации для пар атомов Cu, O, C, H в рамках метода SCC DFTB (О–, С–, Н– атомы входят в состав детектируемых молекул спиртов и воды). Созданный набор базисных функций демонстрирует более точное воспроизведение метрических параметров кристаллической решетки (длин межатомных связей и длин векторов трансляций) на основании сравнения с метрическими и электропроводными данными экспериментальных исследований.

Ключевые слова: 
SCC DFTB
Cu2O
электронный транспорт
параметры Слэйтера–Костера
Список источников: 
  1. Steinhauer S. Gas sensors based on copper oxide nanomaterials: A review. Chemosensors, 2021, vol. 9, iss. 3, art. 51. https://doi.org/10.3390/chemosensors9030051
  2. Nunes D., Pimentel A., Gonçalves A., Pereira S., Branquinho R., Barquinha P., Fortunato E., Martins R. Metal oxide nanostructures for sensor applications. Semicond. Sci. Technol., 2019, vol. 34, iss. 4, art. 43001. https://doi.org/10.1088/1361–6641/ab011e
  3. Zhang Z., Zhang S., Liu S., Wang M., Fu G., He L., Yang Y., Fang S. Electrochemical aptasensor based on one-step synthesis of Cu2O@aptamer nanospheres for sensitive thrombin detection. Sens. Actuators B Chem., 2015, vol. 220, pp. 184–191. https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.05.089
  4. Moseley P. T. Progress in the development of semiconducting metal oxide gas sensors: A review. Meas. Sci. Technol., 2017, vol. 28, art. 082001. https://doi.org/10.1088/1361-6501/aa7443
  5. Kim H. J., Lee J. H. Highly sensitive and selective gas sensors using p-type oxide semiconductors: Overview. Sens. Actuators B Chem., 2014, vol. 192, pp. 607–627. https://doi.org/10.1016/j.snb.2013.11.005
  6. Zoolfakar A. S., Rani R. A., Morfa A. J., O’Mullane A. P., Kalantar-zadeh K. Nanostructured copper oxide semiconductors: A perspective on materials, synthesis methods and applications. J. Mater. Chem. C, 2014, vol. 2, pp. 5247–5270. https://doi.org/10.1039/C4tc00345d
  7. Zhang Q., Zhang K., Xu D., Yang G., Huang H., Nie F., Liu C., Yang S. CuO nanostructures: Synthesis, characterization, growth mechanisms, fundamental properties, and applications. Prog. Mater. Sci., 2014, vol. 60, pp. 208–337. https://doi.org/10.1016/j.pmatsci.2013.09.003
  8. Vequizo J. J. M., Zhang C., Ichimura M. Fabrication of Cu2O/Fe–O heterojunction solar cells by electrodeposition. Thin Solid Films, 2015, vol. 597, pp. 83–87. https://doi.org/10.1016/j.tsf.2015.11.034
  9. Izaki M., Saito T., Ohata T., Murata K., Fariza B. M., Sasano J., Shinagawa T., Watase S. Hybrid Cu2O diode with orientation-controlled C60 polycrystal. ACS Appl. Mater. Interfaces, 2012, vol. 4, iss. 7, pp. 3558–3565. https://doi.org/10.1021/am3006093
  10. Hsu C.-L., Tsai J.-Y., Hsueh T.-J. Ethanol gas and humidity sensors of CuO/Cu2O composite nanowires based on a Cu through-silicon via approach. Sens. Actuators B Chem., 2016, vol. 224, pp. 95–102. https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.10.018
  11. Al-Jawhari H. A. A review of recent advances in transparent p-type Cu2O-based thin film transistors. Mater. Sci. Semicond. Process., 2015, vol. 40, pp. 241–252. https://doi.org/10.1016/j.mssp.2015.06.063
  12. Valvo M., Rehnlund D., Lafont U., Hahlin M., Edström K., Nyholm L. The impact of size effects on the electrochemical behaviour of Cu2O-coated Cu nanopillars for advanced Li-ion microbatteries. J. Mater. Chem. A, 2014, vol. 2, pp. 9574–9586. https://doi.org/10.1039/C4TA01361A
  13. Kresse G., Joubert D. From ultrasoft pseudopotentials to the projector augmented-wave method. Phys. Rev. B, 1999, vol. 59, pp. 1758–1775. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.59.1758
  14. Giannozzi P., Andreussi O., Brumme T., Bunau O., Buongiorno Nardelli M., Calandra M., Car R., Cavazzoni C., Ceresoli D., Cococcioni M., Colonna N., Carnimeo I., Dal Corso A., de Gironcoli S., Delugas P., DiStasio R. A. Jr., Ferretti A., Floris A., Fratesi G., Fugallo G. et al. Advanced capabilities for materials modelling with Quantum ESPRESSO. J. Phys.: Condens. Matter, 2017, vol. 29, no. 46, art. 465901. https://doi.org/10.1088/1361-648X/aa8f79
  15. Soler J. M., Artacho E., Gale J. D., García A., Junquera J., Ordejón P., Sánchez-Portal D. The SIESTA method for ab initio order-N materials simulation. J. Phys.: Condens. Matter., 2002, vol. 14, pp. 2745–2779. https://doi.org/10.1088/0953-8984/14/11/302
  16. Liu H., Seifert G., Di Valentin C. An efficient way to model complex magnetite: Assessment of SCC-DFTB against DFT. J. Chem. Phys., 2019, vol. 150, art. 094703. https://doi.org/10.1063/1.5085190
  17. Zheng G., Irle S., Morokuma K. Performance of the DFTB method in comparison to DFT and semiempirical methods for geometries and energies of C20–C60 fullerene isomers. Chem. Phys. Lett., 2005, vol. 412, pp. 210–216. https://doi.org/10.1016/j.cplett.2005.06.105
  18. Manzhos S. Comparative density functional theory and density functional tight binding study of 2-anthroic acid on TiO2. Chem. Phys. Lett., 2016, vol. 643, pp. 16–20. https://doi.org/10.1016/j.cplett.2015.11.007
  19. Hourahine B., Aradi B., Blum V., Bonafé F., Buccheri A., Camacho C., Cevallos C., Deshaye M. Y., Dumitrică T., Dominguez A., Ehlert S., Elstner M., van der Heide T., Hermann J., Irle S., Kranz J. J., Köhler C., Kowalczyk T., Kubař T., Lee I. S. et al. DFTB+, a software package for efficient approximate density functional theory based atomistic simulations. J. Chem. Phys., 2020, vol. 152, iss. 12, art. 124101. https://doi.org/10.1063/1.5143190
  20. Cui M., Reuter K., Margraf J. T. Obtaining Robust Density Functional Tight Binding Parameters for Solids Across the Periodic Table (Version 0.1) [Data set]. Zenodo. Available at: https://zenodo.org/records/10677796 (accessed December 26, 2025). https://doi.org/10.5281/zenodo.10677796
  21. Cui M., Reuter K., Margraf J. T. Obtaining Robust Density Functional Tight Binding Parameters for Solids Across the Periodic Table. J. Chem. Theory Comput., 2024, vol. 20, iss. 12, pp. 5276–5290. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.4c00228
  22. DFTB. Available at: https://dftb.org/parameters/ (accessed August 10, 2025)
  23. Van den Bossche M., Grönbeck H., Hammer B. Tight-binding approximation-enhanced global optimization. J. Chem. Theory Comput., 2018, vol. 14, iss. 5, pp. 2797–2807. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.8b00039
  24. Koskinen P., Makinen V. Density-functional tight-binding for beginners. Comput. Mater. Sci., 2009, vol. 47, iss. 1, pp. 237–253. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2009.07.013
  25. Frauenheim T., Seifert G., Elstner M., Hajnal Z., Jungnickel G., Porezag D., Suhai S., Scholz R. A self-consistent charge density-functional based tight-binding method for predictive materials simulations in physics, chemistry and biology. Phys. Status Solidi B, 2000, vol. 217, pp. 41–62. https://doi.org/10.1002/(SICI)1521-3951(200001)217:1{%}3C41::AID-PSSB41{%}3E3.0.CO;2-V
  26. Slater J. C., Koster G. F. Simplified LCAO method for the periodic potential problem. Phys. Rev., 1954, vol. 94, no. 6, pp. 1498–1524. https://doi.org/10.1103/physrev.94.1498
  27. Jain A., Ong S. P., Hautier G., Chen W., Richards W. D., Dacek S., Cholia S., Gunter D., Skinner D., Ceder G., Persson K. A. Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation. APL Mater., 2013, vol. 1, iss. 1, art. 011002. https://doi.org/10.1063/1.4812323
  28. Kjeldsen M. K., Enkovaara J., Rostgaard C., Olsen J., Thygesen K. S. Implementation of the projector augmented-wave method in the real-space grid-based electronic structure code GPAW. Phys. Rev. B, 2006, vol. 74, art. 235102. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.74.235102
  29. Larsen A. H., Mortensen J. J., Blomqvist J., Castelli I. E., Christensen R., Dułak M., Friis J., Groves M. N., Hammer B., Hargus C., Hermes E. D., Jennings P. C., Jensen P. B., Kermode J., Kitchin J. R., Kolsbjerg E. L., Kubal J., Kaasbjerg K., Lysgaard S., Maronsson J. B. et al. The Atomic Simulation Environment – A Python library for working with atoms. J. Phys.: Condens. Matter, 2017, vol. 29, iss. 27, art. 273002. https://doi.org/10.1088/1361-648X/aa680e
  30. Materials Project for CuC6 (mp-1213653) from database version v2025.09.25. Available: https://next-gen.materialsproject.org/materials/mp-1213653 (accessed December 26, 2025).
  31. Ribbing C. G., Roos A. Copper oxides (Cu2O, CuO). In: Palik E. D., ed. Handbook of Optical Constants of Solids: in 3 vols. New York, Academic Press, 1998, vol. 3, pp. 875–882. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-055630-7.50054-7
  32. Mei L.-P., Feng J.-J., Wu L., Chen J.-R., Shen L., Xie Y., Wang A.-J. A glassy carbon electrode modified with porous Cu2O nanospheres on reduced graphene oxide support for simultaneous sensing of uric acid and dopamine with high selectivity over ascorbic acid. Microchim. Acta, 2016, vol. 183, pp. 2039–2046. https://doi.org/10.1007/s00604-016-1845-0
  33. Materials Project for Cu2O (mp-361) from database version v2025.09.25. Available: https://next-gen.materialsproject.org/materials/mp-361 (accessed December 26, 2025). https://doi.org/10.17188/1207131
  34. Materials Project for CuH (mp-24093) from database version v2025.06.09. Available at: https://next-gen.materialsproject.org/materials/mp-24093 (accessed December 26, 2025). https://doi.org/10.17188/1199906
  35. Padyath R., Seth J., Babu S. V. Deposition of copper oxide films by reactive laser – Ablation of copper formate in an Rf oxygen plasma ambient. Thin Solid Films, 1994, vol. 239, pp. 8–15. https://doi.org/10.1016/0040-6090(94)90101-5
  36. Li F. M., Waddingham R., Milne W. I., Flewitt A. J., Speakman S., Dutson J., Thwaites M. Low temperature (<100°C) deposited p-type cuprous oxide thin films: Importance of controlled oxygen and deposition energy. Thin Solid Films, 2011, vol. 520, pp. 1278–1284. https://doi.org/10.1016/j.tsf.2011.04.192
Поступила в редакцию: 
28.06.2025
Принята к публикации: 
10.10.2025
Опубликована: 
31.03.2026
  • 37 просмотров