МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАДИАЦИОННОГО ДЕФЕКТООБРАЗОВАНИЯ ПРИ ИОННОМ ОБЛУЧЕНИИ

Авторы

  • Татьяна Шмыгалева Казахский национальный университет имени аль-Фараби
  • Бакдаулет Тағайбек Казахский национальный университет имени аль-Фараби

DOI:

https://doi.org/10.52167/1609-1817-2023-125-2-283-292

Ключевые слова:

алгоритм, аппроксимация, расчет, каскадно-вероятностная, функция, концентрация, радиационные дефекты, ион

Аннотация

Данная работа является актуальной, поскольку исследования проводятся в рамках каскадно-вероятностного (КВ) метода, позволяющего получить математические модели в аналитическом виде, следовательно существует возможность вычислить каскадно-вероятностные функции (КВФ), спектр первично-выбитых атомов (ПВА), количество образующихся дефектов на любой глубине облучаемого вещества и увидеть процесс взаимодействия налетающих частиц, в данном случае ионов, с металлами и полупроводниками и образования дефектов в развитии.  Целью работы является получение математических моделей перечисленных вероятностных характеристик для ионов. Задачами исследования является анализ КВ-функций и представление свойств, характеризующих эти функции, создание алгоритмов расчета   КВФ, спектров ПВА, концентрации вакансионных кластеров, проведение расчетов для ионов на различных мишенях, выявление закономерностей поведения области результата каскадно-вероятностной функции в зависимости от количества соударений и глубины наблюдения частиц, пространственных распределений вакансионных кластеров, устранение сложностей, возникающих при выполнении расчетов.  Данные результаты могут быть применены учеными в области радиационной физики твердого тела.

Биографии авторов

Татьяна Шмыгалева, Казахский национальный университет имени аль-Фараби

д.т.н., профессор, Алматы, Казахстан, shmyg1953@mail.ru

Бакдаулет Тағайбек, Казахский национальный университет имени аль-Фараби

магистрант,  Алматы, Казахстан, tagaibekbakdaulet@gmail.com

Библиографические ссылки

[1]Динс Дж., Винийард Дж. Радиационные эффекты в твердых телах. – М.: ИЛ, 1960. – 243с.

[2]Komarov F.F. Nano- and microstructuring of solids by swift heavy ions//Physics-Uspekhi. -2017. – Vol. 187. – No. 5. –P. 465-504.

[3]Lubov, M.N., Kulikov, D.V., Kurnosikov, O., Trushin, Y.V. Kinetic simulation of the 3D growth of subsurface impurity nanoclusters during cobalt deposition onto a copper surface. Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. Seriya Fizicheskaya -2014.- Vol. 78, No.6, P. 682–685.

[4]Makhavikou, M.A., Komarov, F.F., Milchanin, O.V., (...), Wendler, E., Żuk, J. Effect of implantation temperature and annealing on synthesis of ZnSe nanocrystals in silica by ion implantation. Lecture Notes in Mechanical Engineering.-2019.- pp.377-386.

[5]Potekaev, A. I., Kislitsyn, S. B., Uglov, V. V., Klopotov, A. A., Gorlachev, I. D., Klopotov, V. D., & Grinkevich, L. S. (2016). Radiation Stability of Triple Coatings Based on Transition-Metal Nitrides Under Irradiation By Alpha Particles and Argon Ions. Russian Physics Journal.-2016.-Vol.-No.-1.- P. 99-108.

[6]Kulikov, D.V., Lubov, M.N., Trushin, Y.V., Kharlamov, V.S. Kinetic modeling of the growth of copper clusters of various heights in subsurface layers of lead. Technical Physics Letters.- 2015.-Vol.41.-No.10.-P.961-963.

[7]Tulegenova, M., Ilyin, A., Guseinov, N., Beall, G., Kuanyshbekov, T. Computer simulation of the effect of structural defects on the effectiveness of the graphene's protective properties. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience.-2019.-Vol.16.-No.2.-P.351-354.

[8] Jörg Pezoldt, V.S. Kharlamov, Dmitri V. Kulikov, Maxim N. Lubov, Yuri V. Trushin Concentration profile simulation of SiC/Si heterostructures. Materials Science Forum.- 2016.-Vol.858.- P. 501-504.

[9]Konstantinov, S.V., Komarov, F.F. Effects of nitrogen selective sputtering and flaking of nanostructured coating TiN, TiAlN, Tialyn, TiCrN, (TiHfzrVNB)n under helium ion irradiation. Acta Physica Polonica A.-2019.-Vol.136.-No.2.-P.303-309.

[10]Боос, Э.Г., Купчишин, А.А., Купчишин, А.И., Шмыгалев, Е.В., Шмыгалева, Т.А. Каскадно-вероятностный метод, решение радиационно-физических задач, уравнений Больцмана. Связь с цепями Маркова. Монография. // КазНПУ им. Абая, НИИ НХТ и М КАЗНУ им. аль-Фараби, 2015. -pp. 388.

[11]Natalia A. Voronova, Anatoly I. Kupchishin, Alexander A. Kupchishin, Akmaral A. Kuatbayeva and Tat`yana A. Shmygaleva. Computer Modeling of Depth Distribution of Vacancy Nanoclusters in Ion-Irradiated Materials. Key Engineering Materials. Vol. 769.-2018.- pp 358-363.

[12]Буренков А.Ф., Комаров Ф.Ф., Кумахов М.А., Темкин М.М. Таблицы параметров пространственного распределения ионно-имплантированных примесей. – Минск:Изд. БГУ им. Ленина, 1980. – 352с.

[13]Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. – М.: Мир, 1984. – Т.1. – 527 с.

[14]Kupchishin А.I., Shmygalev E.V., Shmygalevа T.A., Jorabayev A.B. Relationship between Markov Chains and Radiation Defect Formation Processes by Ion Irradiation// Modern Applied Science. – 2015. – Vol. 9, № 3. – Р. 59 – 70.

[15]Ермаков С.М. Метод Монте-Карло в вычислительной математике. Вводный курс. // Просвещение/Бином, 2018. -pp 192.

Загрузки

Опубликован

28.04.2023

Как цитировать

Шмыгалева, Т. ., & Тағайбек, Б. (2023). МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАДИАЦИОННОГО ДЕФЕКТООБРАЗОВАНИЯ ПРИ ИОННОМ ОБЛУЧЕНИИ. Вестник КазАТК, 125(2), 283–292. https://doi.org/10.52167/1609-1817-2023-125-2-283-292

Выпуск

Раздел

Автоматизация, телемеханика, связь, информационные системы

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)