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𝛽 -Gallium氧化物（𝛽 -GA 2 O 3）对电子应用显示了巨大的希望，特别是在未来的空间操作设备中，长时间暴露于严酷的辐射环境中。这项研究的重点是这种材料中辐射损伤的关键，但尚未完全探讨，例如阈值位移能和各种辐射诱导的Frenkel Pairs的形成。根据我们的机器学习势分析超过5,000个分子动力学模拟，我们得出的结论是，两个GA位点的阈值位移能量，四面体（22.9 eV）和八面体（20 eV）（20 eV），差异比三个不同的O位点（在17 ev之间）的值强，而在17 ev和17.4 ev之间仅相同。阈值位移能量的映射揭示了所有五个原子位点的位移的显着差异。我们新开发的缺陷识别方法成功地将多个Frenkel对类型分类为𝛽 -GA 2 O 3，在O1位点具有超过十个不同的GA和两个主要O的O型ga和两个主要O的O型O型O分裂。最后，计算出的重组能屏障表明，fenkel对比GA更可能重新组合。这些见解对于理解GA 2 O 3中的辐射损伤和缺陷的形成至关重要，为GA 2 O 3基于具有较高辐射电阻的基于GA 2 O 3的电子产品的设计提供了基础。
GA2O3来自机器学习驱动的分子D 在NIST的基于模块的键 - ... 上的研讨会上的摘要
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