מבוא לחומרים 2D ו- Thermal Conductivity

שני חומרים של רזולוציה (2D) כגון גרפן, hexagonal בורון nitride (h-BN), וגישה מעבר מתכת dichalcogenides (TMDs) כמו פיזור molybdenum (MoS2), מושכים עניין מחקר אינטנסיבי עקב ממשק אלקטרוני יוצא דופן, אופטי ומאפייניים.

תפקידה של תורת ההכחשה

יסודות DFT

(FLT:0) תאוריה פונקציונלית של קונסולת 1 (FLT 1) היא שיטה מכנית קוונטית הממפה את הבעיה אלקטרונית רבים על מערכת של אלקטרונים שאינם מתערבים בפוטנציאל יעיל.הגרעין של DFT הוא הגישה ה-KSham-Samstual-i-of-Sham, אשר מבטאת את האנרגיה הכוללת באופן נרחב של מערכת כמו פונקציונלי של אלקטרו-S-S-S-Sconcrevenation, כולל את הדחיסות של חשמל, כולל את ה-i-i-D.

Phon Calculations עם DFT

(החומרים התלת-תלויים בטמפרטורה של חומרים גבישיים נשלטים על ידי רטטים של פטיצי, או פוניים (החומרים המפונקים) על ידי סימפוניות ואפקטיביות (Frozen phonion) על ידי מערכת-התיקים (Foncunicial) ו-FLT:0densfunctional Perturbation Theory (DF) של נזקי-Fharm חמורה במיוחד עבור שינויים אטומיים (Flasticial)

מתודולוגיה ל-Thermal Conductivity Simulation

אופטימיזציה של מבנה

הצעד הראשון בכל מחקר מוליכות תרמית מבוסס DFT הוא להשיג את המבנה האטומי הנינוח לחלוטין של חומר 2D. עבור מונושכבות, אזור ריק של לפחות 15 ⁇ נוסף perpendicular כדי לחסל אינטראקציות מעוררות בין תמונות תקופתיות.הפרמטרים של ® in-plane lattice ועמדות אטומיות הם אופטימיזציה עד שכוחות חיים מתחת לסף (בדרך כלל 10 - 24 - e-V) הם לחץ קבוע של תיקון גרף חיובי יותר.

לגיון וכוח קונסטנטינוס

ברגע שמבנה שיווי המשקל נקבע, חישובים הרמוניים מבוצעים.שימוש ב-DFPT, המרגרמת הדינמית של ה-Fcccccccccccccccccccccccccccccccccccccc-a-point Network (למשל, 6×6x1) ולאחר מכן Fourier interpolated על גבי משטח גרף (a) עבור פיזור phoic) של חומר photic) הוא בדרך כלל photic quad) עבור phocreic quadcrecreic quad) עבור photic quadcuncreic quadcuntic quad) עבור photic quadcorderdcuncuntic quadine 4.

פתרון תחבורה בולצמן

הפתרון התרמית של ®Lite Ö lat מושג על ידי פתרון ה- FLT:0Boltzmann Transport Equation (BTE) ,RIRFLT 1 עבור phonons. ב- רזולוציה זמן של זמן ההרגעה (RTA), סימולציה (1/N q V) ⁇ K, ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

שיקולים מעשיים

מספר פרמטרים מספריים משפיעים על הדיוק של מוליכות תרמית הנחשקת:

  • גודל סופרל:0 (FLT:1 עבור חישובים הרמוניים, תא סופר גדול מספיק (או DFPT q-mesh) נדרש כדי להימנע משגיאות עוטפות. עבור קבועי כוח הרמוני, על הסופרל להיות גדול יותר מאשר היקף המרחבי של אינטראקציות בין-אטומיות נחשב.
  • (ב) ,0) , sampling: FIRLT:1 ; A דחוס k-point mesh (למשל, 12×12×1 עבור תא סופר 2D) מבטיח כוחות מתכנסים ואנרגיות מוחלטות.
  • (FLT:0) תוכנית מרתקת: FLT:1 Gaussian או Methfessel-Paxton smearing עם רוחב של 0.01–0.02 Ry משמש לעתים קרובות כדי להתמודד עם מערכות מתכתיות או סמימטאליות כמו גרפן.
  • (FLT:0) איזוטופ מתפזר: FLT:1ure תערובת איזוטופיות טבעיות (למשל, 98.9% 12C ו 1.1% 13C בפחמן) להפחית את מוליכות תרמית ב -10-20% בגרפן. תרומה זו כלולה באופן שגרתי באמצעות הנוסחה מתפזרת איזוטופ (למשל, המודל של תמורה).
  • (FLT:0) התלות טמפרture: FLT:1 חיי הפוניה וקיבולת החום תלויים טמפרטורה, כך α lat הוא ספוג בטמפרטורות מרובות (למשל, 100 K, 300 K, 500 K) כדי להשיג את עקומת מוליכות תרמית מלאה.

אתגרים ב DFT-מבוססים על סימולציות התנהגותיות

למרות ההצלחה שלהם, סימולציות מבוססות DFT של תחבורה תרמית בחומרים 2D מדגישים אתגרים רבים (pLT:0) חומרים עלות גליקולציה גבוהה יותר (FLT 1) גדל במהירות עם מספר האטומים במסלול העל ועם הפיזור של רשת Q-point הנדרשת לפתרונות BTE מפוצצים (החומרים של 2D עם תאים גדולים) ו- 2D2 עם 6 זיהומים חמורים), בנוסף לאפקטים של תפקוד קבוע של 2DVD.

יישומים וכיוונים עתידיים

ניהול אלקטרוניקה

מוליכות תרמית גבוהה מאוד של גרפן עושה את זה מועמד טבעי עבור מפיץ חום באלקטרוניקה גבוהה כוח. DFT סימולציות לעזור לייעל את השימוש גרפן על ידי חיזוי איך הפיכה substrate, מספר שכבות, וגודל דגנים משפיע על פירוק חום.לדוגמה, סימולציות להראות כי הפחתת גרפן המושרה substrate פיזור, לשחזר את שלה intrinic, בעוד שהוא מצמצם את כל הממשקים / gtgen2D.

חומרים נורמטיביים

שני חומרים תלת-ממדיים עם מוליכות תרמית נמוכה הם אטרקטיביים עבור המרה אנרגיה תרמואלקטרית, הדורשת יעילות גבוהה של Seebeck, מוליכות חשמלית גבוהה, ו מוליכות תרמית נמוכה. DFT-based , הקרנה תרמילית 2D מבטיחה כגון סנס (אשר יש אטומים נמוכים מאוד α lat של / DR / mK בכיוון תרמי), B2D חיזוי ניסיוני, למעט מנגנוני מחשוב נמוכים יותר.

Machine Learning and High- Throughput Screening

עלות חישוב גבוהה של חישובים מבוססי DFT TE הניעה את הפיתוח של Machine-learning (ML) פוטנציאלים חד-אטומיים שיכולים לשחזר את כוחות DFT תוך מתן סדרים של גודל מהיר יותר.מודלים כגון רשת עצבית Behler-Parrinello, האפליקציות הגאוסיות של ®Dropic 2Dol-Framaterates (GFT) ו-Dropic) מאפשרות ל-Dropicialsualsic Data 2DLC (DLC) חומרים מתקדמים יותר) חומרים מתקדמים ל-Dropicd) חומרים (DLCDLCDLCDLCDLCDLCDLCDLCDLCDLC) ל-DLCDLCDLC) ל-DLCDLCDLCDLCDLCDLCT) ל-DLCDLCDLCD.

מסקנה

סימלציה תרמית בחומרים 2D עם תורת תפקוד דנליות מספקת הבנה מפורטת, אטום של מנגנוני תחבורה חום כי בבסיס הביצועים של מכשירים ננומטריים. על ידי שילוב קבועי כוח DFT-derived עם ה- Boltzmann תחבורה Equation, החוקרים יכולים לחזות סימולציה חיונית של ביצועים אלגוריתמיים, להמשיך את ההשפעה של פגמים וזנים, ואת ההנדסה של חומרים עבור ניהול תרמילי, כמו גם שיפור ביצועים גבוהים של DD.