摘要
本发明公开了一种基于改进聚类过程蚁群算法和K‑means算法的增强聚类方法，涉及氮化钽中氮空位缺陷研究领域，解决了现有制备工艺可能会在Ta3N5中产生氮空位缺陷，从而使得Ta3N5光电极中存在高的初始电势，进而导致其低的太阳能转换为氢气效率的问题，现提出如下方案，其步骤一：建立包含氮空位缺陷的Ta3N5超晶胞模型；步骤二：进行结构优化，找到最稳定构型；步骤三：对稳定构型进行金属元素掺杂，并通过批量计算筛选掺杂位点，确定最稳定掺杂模型；步骤四：进行电子态密度、芯能级对齐与电子局域函数计算；步骤五：通过电子态密度分析金属掺杂能否有效钝化氮空位缺陷态。本方法解决了局部最优解和依赖初始中心点的问题，并且在复杂度和效率方面都有所提高。
