doped：缺陷超胞计算的高效工具

doped：缺陷超胞计算的高效工具

doped doped is a python package for setting up, parsing and analysing ab-initio defect calculations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/doped

在材料科学研究中，理解固体材料中的缺陷对电子、光学和力学性质的影响至关重要。doped 是一款强大的 Python 软件工具，专注于缺陷超胞计算，为用户提供了一种高效、可重复、用户友好且完全可定制的缺陷模拟工作流程。

项目介绍

doped 通过生成、预处理和分析缺陷超胞计算，帮助研究者实现从材料设计到性能预测的完整流程。项目提供了一系列教程和文档，方便用户快速上手和深入理解其功能。

项目技术分析

doped 的技术核心在于其模块化设计，允许用户自定义各种计算流程。以下是其主要技术亮点：

• 超胞生成：自动生成优化超胞，以最小化原子数量，同时最大化周期图像分离，降低计算成本。
• 缺陷生成：基于化学直觉，生成缺陷超胞并估计可能的电荷状态。
• 计算输入/输出：自动编写输入文件并解析计算结果，支持多种密度泛函理论 (DFT) 代码和力场代码。
• 化学势：自动确定相关竞争相，以计算化学势限制，并进行计算设置、解析和分析。
• 缺陷分析：自动计算缺陷形成能、有限大小修正、对称性、简并度、过渡能级等。
• 热力学分析：计算平衡和非平衡费米能级、缺陷/载流子浓度等，作为退火/冷却温度、化学势等的函数。

项目技术应用场景

doped 在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

• 太阳能电池：通过分析缺陷对光电转换效率的影响，优化材料设计。
• 电池材料：研究缺陷对电池性能的影响，如锂离子电池中的电荷分布。
• 透明导电氧化物：预测和优化透明导电氧化物中的缺陷性质。
• 热电材料：计算热电材料中的缺陷对性能的影响。

项目特点

doped 的特点在于其全面的功能性和易用性：

1. 完全可定制：用户可以根据自己的需求自定义所有特性和功能。
2. 模块化设计：允许用户轻松集成其他工具，如 ShakeNBreak、easyunfold 和 CarrierCapture.jl。
3. 高再现性：通过自动化和检查机制，确保计算结果的可重复性。
4. 丰富的功能：包括应变/位移分析、浅缺陷分析、高吞吐量兼容性等。
5. 高质量的绘图：自动生成出版物质量的图表。

性能和示例输出

doped 提供了多种图表和可视化工具，帮助用户直观理解计算结果。以下是一些示例输出：

• 超胞生成比较：展示了不同方法生成超胞的效果。
• 电荷态估计比较：比较了不同电荷态估计方法的准确性。
• 有限大小修正图：例如 Kumagai-Oba (eFNV) 修正。
• 缺陷形成能图：展示了缺陷形成能的分布。
• 化学势稳定性区域：显示了不同化学势下的稳定性区域。
• 退火温度下的费米能级：分析了退火温度对费米能级的影响。
• 缺陷/载流子浓度图：展示了退火温度对缺陷和载流子浓度的影响。

通过这些功能和特点，doped 成为了材料科学家和研究者在缺陷分析领域的一个不可或缺的工具。无论是研究太阳能电池、电池材料还是热电材料，doped 都能提供深入的分析和优化的解决方案。

doped doped is a python package for setting up, parsing and analysing ab-initio defect calculations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/doped