2022 Fiscal Year Annual Research Report
実測データを用いたドープ原子ホログラムの原子像再生理論の研究
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20H01841
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
松下 智裕 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (10373523)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 光電子ホログラフィ / 原子分解能ホログラフィ / 原子像再構成理論 / 層状半導体 / インターカレーション / ドーパント / 元素別局所構造解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
光電子ホログラフィーは物質中のドーパント(不純物)の原子配列を立体的に測定できる方法として、研究を進めている。ドーパントの立体原子配列測定は既存技術では測定が難しいため、物性物理学に新しい知見をもたらす。ドーパントから放出された内殻光電子の放出角度分布がドーパントの周囲の原子配列が記録されたホログラムとなる。ホログラムであるため、基本的には初期情報を必要とせず、立体原子配列を再構成できるが、実データに適用するには様々な困難がある。本研究の主目的は立体原子配列を再構成するまでのデータ処理やアルゴリズムの開発である。そのために、様々な物質の光電子ホログラムを実測する。インターカレーションした層状半導体などを中心に、できるだけ多様な物質を測定する。このデータを利用して理論開発を進める。開発した理論は私が開発しているソフトウエアプラットフォーム3D-AIR-IMAGEに実装してインターネットを通じて広く公開する。また、開発された理論を用いて、インターカレーションによる層状物質の構造変化を明らかにしていく。研究実施計画では、上記の目的のために、R2-R4の期間に層状半導体にインターカラントを蒸着するための、蒸着チャンバーの整備を進め、蒸着によるインターカレーションした層状半導体試料を作成する。全研究期間において、この試料に加え、様々な物質について光電子ホログラムの測定を行う。実測されたホログラムを使用して、データ処理プロセスの研究開発を進めていく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
新しい立体原子像再構成理論に向け、多くの光電子ホログラムの測定を進めている。連携する研究者と共にSPring-8に課題申請を行い、光電子ホログラフィー関係で9件の課題が採択され、研究を遂行した。測定装置は研究代表者が発明した阻止電場型電子エネルギー分析器である。前年度の課題を受けて、SPring-8の測定プログラムの高度化を実行した。自動化を進め、実験ログの自動記録などが実現した。手作業が減り、ビームタイムの効率的な利用が可能になった。これを用いて、層状物質を含む、様々な物質について測定を行った。様々な物質を通して解析を進めた結果いくつかの新しい理論を構築した。バックグラウンド処理としては、球面調和関数を利用したアルゴリズムがかなり良好であることが分かった。これは国際会議で発表すると共に、論文化を行った。次に、シリコン結晶のような均一に近い組成の光電子ホログラムの場合において、光電子の平均自由行程が見かけ上短くなる理論を導くことができた。また、層状半導体の場合は、前述の理論は適用できないことが分かり、独自の光電子ホログラムのシミュレーションを開発した。また、3D原子像再生理論については、従来のSPEA-L1の像再生法に加えて、遺伝的アルゴリズムによる計算法を開発した。これをGaNの表面酸化膜との界面構造の解析に適用している。これらの成果は物理学会で発表をしている。開発したデータ処理については私が開発しているソフトウエアプラットフォーム3D-AIR-IMAGEに実装を進めた。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度は前年度に加えて、多くの光電子ホログラムのデータセットを計測することに成功した。さらなるデータの取得に向けて、2023A期のSPring-8のビームタイムを確保し、より多様なデータを取得する予定である。測定プログラムも同時にさらなる改良を進める予定である。また、解析理論面では、今まで開発を進めてきた立体原子像再生アルゴリズム SPEA-L1 について、さらなる高精度化に加えて、高速化のアルゴリズム開発を行う。また、事前情報を利用した計算法として、遺伝的アルゴリズムやベイズ推定法などをベースとしたアルゴリズム開発にも取り組み、さらなる高精度な原子像再構成に挑戦する。これをベースに層状半導体のインターカラントや様々な物質のドーパントなどの研究を進めていく。
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