थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्री का परिचय

थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्री सीधे तापमान को विद्युत वोल्टेज में परिवर्तित करती है, और इसके विपरीत, जब बिजली चालू होती है तो वे गर्मी को पंप कर सकते हैं। यह ठोस राज्य ऊर्जा रूपांतरण क्षमता उन्हें अपशिष्ट गर्मी वसूली, पोर्टेबल शीतलन और गहरी अंतरिक्ष विद्युत उत्पादन के लिए आकर्षक बनाती है। एक थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्री की दक्षता योग्यता के आयामी आंकड़े द्वारा कैप्चर की जाती है ZT = (S2σT) / κ, जहां ]S ] is Seebeck गुणांक, σ विद्युत चालकता, , [FLT], [FLT],], [FLT],],],], [FLT,],],],], [FLT,],], [F,],],], [FLT,],],],],], [FLT,],],], [FLT,],],],],], [FLT,],],],], [FLT,],],],],], and], [

क्वांटम मैकेनिकल मॉडलिंग तकनीक

क्वांटम यांत्रिकी के आधार पर प्रथम-प्रिंसिपल गणना शोधकर्ताओं को इलेक्ट्रॉनिक, कंपन और परिवहन गुणों की भविष्यवाणी करने की अनुमति देती है बिना अनुभवजन्य फिटिंग। सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया गया दृष्टिकोण घनत्व कार्यात्मक सिद्धांत (DFT) है, जो सटीकता और कम्प्यूटेशनल लागत को संतुलित करता है। हालांकि, जटिल इलेक्ट्रॉनिक संरचनाओं के साथ थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्री के लिए - जैसे कि संकीर्ण बैंड अंतराल, भारी तत्व, या मजबूत इलेक्ट्रॉन सहसंबंध - अधिक उन्नत तरीकों की आवश्यकता होती है। ये तकनीक अंतर्निहित इलेक्ट्रॉनिक संरचना को प्रकट कर सकती है जो परिवहन गुणांक को नियंत्रित करती है और अंततः तर्कसंगत डिजाइन रणनीतियों को सक्षम करती है।

घनत्व कार्यात्मक सिद्धांत (DFT)

DFT कई इलेक्ट्रान Schrödinger समीकरण को एक विनिमय-संशोधन कार्यात्मक का उपयोग करके एकल कण समीकरणों (Kohn-Sham समीकरण) के एक सेट में मैप करके हल करता है। थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्री के लिए, DFT नियमित रूप से इलेक्ट्रॉनिक बैंड संरचना, राज्यों के घनत्व (DOS), और क्रिस्टल कक्षीय हैमिल्टन आबादी (COHP) की गणना करने के लिए कार्यरत है। ये आउटपुट अक्सर धातु के स्तर के निकट एक उच्च बैंड की गतिशीलता (Gaplitary) को बढ़ावा देने के लिए प्रेरित करते हैं।

Beyond DFT: उन्नत दृष्टिकोण

हालांकि डीएफटी एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु प्रदान करता है, इसकी सीमाएं मजबूत इलेक्ट्रॉन-इलेक्ट्रोन इंटरैक्शन के साथ सिस्टम में स्पष्ट हो जाती हैं या जहां सटीक परिवहन गुणांक के लिए क्वासिपार्टिकल एनर्जी की आवश्यकता होती है। जीडब्ल्यू अनुमान (ग्रीन का कार्य G और स्क्रीन्ड Coulomb इंटरैक्शन W) बैंड के अंतर को सही करता है और प्रतिवर्ती संभाव्यता को प्रभावित करता है।

मॉडलिंग से कुंजी इलेक्ट्रॉनिक गुण

क्वांटम मैकेनिकल सिमुलेशन इलेक्ट्रॉनिक डिक्रिप्टर का एक सेट निकालते हैं जो सीधे थर्मोइलेक्ट्रिक प्रदर्शन से जुड़ते हैं। यह समझना कि प्रत्येक डिक्रिप्टर परमाणु और इलेक्ट्रॉनिक संरचना से उत्पन्न होता है, शोधकर्ताओं को प्रयोगात्मक संश्लेषण से पहले सामग्री को अनिवार्य रूप से स्क्रीन और ऑप्टिमाइज़ करने की अनुमति देता है।

बैंड गैप और प्रभावी मास

बैंड अंतर ऑपरेटिंग तापमान रेंज को निर्धारित करता है: संकीर्ण-गैप अर्धचालक (0.1-0.5 ईवी) आमतौर पर कमरे के तापमान के लिए मध्यम तापमान अनुप्रयोगों के लिए इष्टतम होते हैं। DFT और GW गणना उचित सटीकता के साथ अंतर की भविष्यवाणी कर सकती है। प्रभावी द्रव्यमान (m*) इलेक्ट्रॉनों और छेद के निकट विद्युत चालकता को नियंत्रित करते हैं: हल्के वाहक उच्च गतिशीलता का कारण बनते हैं, लेकिन एक बहुत ही हल्के द्रव्यमान से Seebeck गुणांक को कम कर सकते हैं। एक संतुलन अक्सर इंजीनियरिंग बैंड की कमी से मारा जाता है - उदाहरण के लिए, PbTe में, कई रासायनिक मापदंड अधिकतम एक उच्च मार्गदर्शक शक्ति कारक है।

राज्यों और सिबेक गुणांक की घनत्व

Seebeck गुणांक S Fermi स्तर के आसपास DOS की विषमता पर जोरदार निर्भर करता है। Fermi स्तर के एक तरफ DOS में तेज वृद्धि (जैसे, एक खड़ी बैंड एज या अनुनाद राज्य) एक बड़े Seebeck गुणांक बना सकते हैं, जो कि बहुत अधिक चालकता उत्पन्न नहीं हुई है। पहली बार DOS की गणना, जो लगातार विश्राम-समय के अनुमान के भीतर बोल्टज़मैन परिवहन समीकरण के साथ संयुक्त है, अनुमान के लिए एक व्यावहारिक तरीका प्रदान करती है io]S और इस तरह की ऊर्जा के लिए उपयुक्त है।

डिजाइनिंग नोवेल थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्री

क्वांटम यांत्रिक अंतर्दृष्टि द्वारा निर्देशित, शोधकर्ताओं ने आशाजनक थर्मोइलेक्ट्रिक्स के कई परिवारों की पहचान की है। आम डिजाइन रणनीति एक "phonon-glass, इलेक्ट्रॉन-क्रिस्टल" प्रणाली को प्राप्त करना है: एक साथ उच्च विद्युत चालकता क्रिस्टलीय सामग्री की विशेषता एक ग्लास की अत्यंत कम जाली थर्मल चालकता विशेषता के साथ संयुक्त। पहले-प्रिनिपल गणना इलेक्ट्रॉनिक बैंड के लिए स्क्रीनिंग द्वारा ऐसी सामग्री की खोज करने में मदद करती है जो दोनों फ्लैट (उच्च सीबेक गुणांक के लिए) और फैलाव (उच्च गतिशीलता के लिए) एक साथ, एक अवधारणा जिसे "बैंड इंजीनियरिंग" कहा जाता है।

  • ]Layered सामग्री: B2Te3, SnSe, और Gise जैसे यौगिकों में परतों के बीच कमजोर वैन डेर Waals बांड होते हैं, जो प्रभावी रूप से गर्मी-वाहन वाले फोनों को बिखरते हैं जबकि अच्छे विमान इलेक्ट्रॉनिक परिवहन को संरक्षित करते हैं। DFT अध्ययनों से पता चला है कि इन सामग्रियों की इलेक्ट्रॉनिक संरचना में कई घाटियां और मजबूत एक्हेमोनिटी होती है, जो थर्मोइलेक्ट्रिक प्रदर्शन के लिए फायदेमंद दोनों हैं।
  • Complex chalcogenides: AgSbTe2, Cu2Se, और PbTe-based मिश्र धातु जैसे सामग्री कम तापीय चालकता प्रदर्शित करती है क्योंकि आंतरिक विकार या तरल जैसी गतिशीलता के कारण cations की गतिशीलता। क्वांटम यांत्रिक मॉडलिंग ने खुलासा किया है कि PbTe में Fermi स्तर के निकट स्थित रेज़ोनेंट राज्यों को Tl के साथ डोप किया गया है या ना साधारण डोपिंग से उम्मीद से परे Seebeck गुणांक को बढ़ाता है।
  • ]Clathrates और पिंजरे यौगिकों: B8Ga16Si30 जैसे क्लेथ्रेट्स में, ओवरसाइज़्ड पिंजरों के भीतर अतिथि परमाणु "खड़िया", मेजबान ढांचे के इलेक्ट्रॉनिक चालन को परेशान किए बिना दृढ़ता से बिखरे हुए फोनों को। डीएफटी गणनाओं का अनुमान है कि पिंजरे के आकार और अतिथि-होस्ट इंटरैक्शन को अनुकूलित करने से अर्धचालक परिवहन बनाए रखने के दौरान निकट असंगत स्तरों पर तापीय चालकता कम हो सकती है।
  • ]]Half-Heusler मिश्र: इन अंतरधातु यौगिकों (जैसे, MNiSn, MCoSb जहां M = Ti, Zr, Hf) उच्च यांत्रिक स्थिरता और अच्छी विद्युत चालकता प्रदान करते हैं। पहले-प्रिनिपल हजारों संभावित अर्ध-हीलर रचनाओं की स्क्रीनिंग ने बेहतर विद्युत कारकों के साथ नए उम्मीदवारों की पहचान की है, अक्सर इलेक्ट्रॉनिक गतिशीलता को कम किए बिना तापीय चालकता को कम करने के लिए भारी तत्वों को प्रतिस्थापन करके।
  • ]Entropy-stabilized और उच्च-entropy सामग्री:] उच्च-entropy मिश्र धातु पर हाल के काम और entropy-stabilized मिट्टी के बरतनी latice थर्मल चालकता को कम करने के लिए परमाणु विकार का लाभ उठाते हैं। DFT क्लस्टर विस्तार विधियों के साथ संयुक्त इलेक्ट्रॉनिक बैंड पर विकार के प्रभाव का मूल्यांकन कर सकते हैं और उन रचनाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं जहां विकार गंभीर रूप से चार्ज परिवहन को प्रभावित नहीं करता है।

चुनौतियां और भविष्य की दिशा

महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, कई चुनौतियों का सामना करना पड़ा। यथार्थवादी थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्रियों के लिए इलेक्ट्रॉनिक संरचना की गणना परमाणु विकार, दोष और नैनोस्केल संरचना के लिए जिम्मेदार होनी चाहिए - जिनमें से सभी इलेक्ट्रॉनिक और कंपन गुणों को प्रभावित करते हैं। मॉडलिंग डिसऑर्डर सिस्टम को विन्यासिक एन्ट्रोप और स्थानीय विविधताओं को पकड़ने के लिए बड़े सुपरसेल या विशेष क्वासिरैनडम संरचनाओं (SQS) की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, इलेक्ट्रॉन-फ़ोनॉन इंटरेक्शन और विद्युत और थर्मल ट्रांसपोर्ट पर उनका प्रभाव अभी भी पहले सिद्धांतों से तुलना करने में महंगा है, जो उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंग में उनके उपयोग को सीमित करता है।

एक अन्य चुनौती जाली थर्मल चालकता κ ph की सटीक भविष्यवाणी में निहित है। जबकि DFT आधारित जाली गतिशीलता (जैसे, phonon Boltzmann परिवहन समीकरण का उपयोग करके) आदेशित क्रिस्टल, पॉलीक्रिस्टलाइन और नैनो संरचित सामग्री के लिए विश्वसनीय κ ph दे सकते हैं अतिरिक्त बिखरने तंत्र (ग्रेन सीमाओं, बिंदु दोष, नैनोप्रिसिपिटेट) प्रदर्शित करते हैं जो स्क्रैच से मॉडल करना मुश्किल है। प्रभावी माध्यम सिद्धांतों या मशीन-प्रेरित अंतराक्षम क्षमताओं के साथ परमाणु गणना को एकीकृत करना इस अंतर को पुल करने का एक वादा करने वाला मार्ग है।

आगे की ओर देखते हुए, उच्च-थ्रूपुट कम्प्यूटेशनल स्क्रीनिंग और मशीन लर्निंग के साथ क्वांटम मैकेनिकल मॉडल का एकीकरण नए थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्रियों की खोज को तेज कर रहा है। सामग्री परियोजना, OQMD और AFLOW जैसे डेटाबेस में लाखों कम्प्यूटेड गुण होते हैं; इन को ]]ZT के लिए पूर्वानुमान मॉडल के साथ जोड़ा गया, प्रायोगिक परीक्षण के लिए उम्मीदवार रचनाओं को कम कर सकता है। सक्रिय सीखने वाले एल्गोरिदम अनिश्चितता मात्रा के आधार पर गणनाओं के अगले सेट को निर्देशित कर सकते हैं, जिससे रासायनिक अंतरिक्ष की खोज अधिक कुशल हो सकती है।

प्रायोगिक सत्यापन आवश्यक है। बैठना या ओपेरांडो तकनीकों में, जैसे दबाव में सिंक्रोट्रॉन एक्स-रे विवर्तन और परिवहन माप, कम्प्यूटेशनल मॉडल को परिष्कृत करने के लिए प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं। प्रयोगात्मक संश्लेषण और विशेषता के साथ क्वांटम मैकेनिकल मॉडलिंग का संयोजन सामग्री खोज के लिए एक शक्तिशाली लूप बनाता है।

निष्कर्ष

क्वांटम मैकेनिकल मॉडलिंग एक पूरक उपकरण से थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्री अनुसंधान के कोने में विकसित हुई है। इलेक्ट्रॉनिक संरचना, डीएफटी और उन्नत से परे की विस्तृत परमाणु स्तर की समझ प्रदान करके - डीएफटी विधियों के शोधकर्ताओं को कुंजी डिक्रिप्टर, स्क्रीन उपन्यास यौगिकों और इंजीनियर सामग्री को अनुकूलित प्रदर्शन के साथ पहचानने में सक्षम बनाया गया है। विधि सटीकता, कम्प्यूटेशनल पावर और डेटा-संचालित दृष्टिकोण में चल रहे विकास ने टिकाऊ ऊर्जा रूपांतरण के लिए थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्री के डिजाइन को और अधिक तेज करने का वादा किया। चूंकि विकार और बहुभौतिकी युग्मन की चुनौतियों को संबोधित किया जाता है, तो क्वांटम सिमुलेशन और प्रयोग के बीच तालमेल इस क्षेत्र में नवाचार को चलाने के लिए जारी रहेगा।

]External Reference: ]