Novel Thermoelectric 재료의 전자 구조의 Quantum 기계 모델링

열전 재료 소개

열전도율은 온도가 증가하는 반면, 열전도율은 전기전도율이 낮아지며, 열전도율이 낮아지며, 열전도율이 낮아지며, 열전도율이 낮아지며, 열전도율이 낮아지며, 열전도율이 낮아지며, 열전도율이 낮아지며, 열전도율이 낮아지며, 열전도율이 낮아지 않아 열전도율이 낮아지 않아 열전도율이 낮아지 않아야 한다. 열전도율은 낮아지 않다. 열전도율은 온도가 낮아지 않다.

Quantum 기계 모델링 기술

퀀텀 기계에 기반한 첫 번째 선구자 계산은 연구원들이 전자, 진동 및 전자적 적합성없이 재료의 운송 특성을 예측할 수 있도록 허용합니다. 가장 널리 사용되는 접근법은 정확성과 경쟁적인 비용을 균형 잡힌 밀도 기능 이론 (DFT)입니다. 그러나 좁은 밴드 간격, 무거운 요소 또는 강한 전기 상관 관계와 같은 복잡한 전자 구조와 열전 재료에 대한. 이러한 기술은 전자 구조의 아래에서 이러한 기술을 발견 할 수 있으며, 궁극적으로 전자적 구조의 구조가 가능하게하는 전자적 구조의 구조의 변화가 될 수 있습니다.

조밀도 기능 이론 (DFT)

DFT는 교환 상관 기능을 사용하여 단일 입자 방정식 (Kohn-Sham 방정식)의 세트로 맵핑하여 많은 전기 Schrödinger 방정식을 해결합니다. 열전 재료의 경우 DFT는 전자 밴드 구조, 국가 (DOS), 크리스탈 바이럴 해밀턴 인구 (COHP)의 밀도를 계산하는 데 종종 사용됩니다. 이러한 출력은 FerLT의 근접성, 평평한 밴드와 같은 기능을 식별하는 데 도움이되며, 일반적으로 사용되는 비중의 비중의 비중은 비중의 비중의 비중의 비중을 나타냅니다. (일반적으로)

DFT를 넘어: 고급 접근법

DFT는 좋은 시작점을 제공하지만, 그것의 제한은 강한 전자 - 전자 상호 작용 또는 quasiparticle 에너지가 정확한 운송 계수에 필요한 경우 시스템에서 분명하게됩니다. GW 법화 (녹색의 기능 G 및 스크린화 된 Coulomb 상호 작용 W)는 자기 에너지 효과를 통합하여 밴드 간격과 분산을 수정합니다. HSE06와 같은 하이브리드 기능은 종종 전자적 인 매개 변수에 영향을 미칠 수 있지만, 전자적 인 매개 변수에 영향을 미칠 수 있습니다. (예 : 전자적 인 매개 변수에 대한 정확한 측정은 종종 전자적 인 매개 변수에 영향을 줄 수 있습니다.)

Modeling의 핵심 전자적 특성

Quantum Mechanical 시뮬레이션은 열전 성능에 직접 연결되는 전자 디지터 세트를 추출합니다. 원자 및 전자 구조에서 각 디지스터가 연구원을 스크린으로 만들고 실험적 합성 전에 재료의 계산을 최적화 할 수 있는지 이해하십시오.

Band Gap 및 효과적인 질량

밴 간격은 작동 온도 범위를 결정합니다: 좁고 얇은 반도체 (0.1-0.5 eV)는 보통 온건한 온도 신청에 방 온도를 위해 최선 입니다. DFT와 GW 계산은 적당한 정확도로 간격을 예측할 수 있습니다. 효과적인 질량 (] m*])는 밴드 가장자리의 전기 전도도를 통제하는 전기 전도도의 전기와 구멍의 전기 전도도의 밑에 전자와 구멍의 차원을 나타내기 위하여, 그러나 아주 가벼운 질량은 움직여서, 밴딩을 감소시킬 수 있습니다. 밴딩은, 밴딩의, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩, 밴딩

미국의 밀도와 Seebeck 계수

이 두 가지는 수많은 방식을 가진 수많은 방식을 가진 방식을 가진 방식을 가진 방식을 가진 방식을 가진 방식을 가진 방식을 가진 방식을 가진 방식을 가진 방식을 가진 방식을 갖게 됩니다. 방식을 바꾸면 방식을 바꾸어 봅시다. 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 갖게 됩니다. 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 바꾸면 방식을 갖게 됩니다.

Novel Thermoelectric 재료 설계

퀀텀 기계식 인사이트에 의해 안내하는 연구원들은 열전을 유망하는 여러 가족을 발견했습니다. 일반적인 디자인 전략은 "phonon-glass, electron‐crystal"시스템을 달성하는 것입니다. 유리의 매우 낮은 격자 열전도 특성과 결합 된 결정 재료의 전형적인 높은 전기 전도성. 첫 번째 ‐ 펜실베스 계산은 평면 (높은 Seebeck 계수) 및 분산 (고속적 인 개념을 위해) 두 평면 (고속적 인 개념을 위해) 인 전자 밴드를 대상으로 이러한 재료를 발견하는 데 도움이됩니다. "

Layered materials: Bi2Te3, SnSe, GeSe와 같은 화합물은 층 사이에 약한 van der Waals 채권이, 효과적으로 열을 보호하는 phonons를 ‐ 비행기 전자 수송에서 좋은 보존하는 동안. DFT 학문은 이 물자의 전자 구조가 다수 valleys 및 강한 anharmonicity를 특색짓는 것을 보여주었습니다, 열전 성과를 위해 유리합니다.
Complex chalcogenides: AgSbTe2, Cu2Se, PbTe ‐기반 합금은 Cations의 본질적인 장애 또는 액체와 같은 낮은 열 전도도를 전시합니다. Quantum 기계적인 모델링은 Tl 또는 Na로 도핑된 PbTe에 있는 Fermi 수준의 가까이에 공명한 국가가 심플하게 할 것 이다는 것을 계시했습니다.
]Clathrates and Cage 화합물: Ba8Ga16Si30, 손님 원자 “라틀” 과 대형 케이지 내에서, 호스트 프레임 워크의 전자 유도를 방해하지 않고 강력하게 흩어져 phonons. DFT 계산은 케이지 크기와 게스트 호스트 상호 작용을 최적화하는 것으로 예측하여 반전도 수송을 유지하면서 열전도도를 줄일 수 있습니다.
Half‐Heusler 합금: 이 intermetallic 화합물 (예를들면, MNiSn, MCoSb where M = Ti, Zr, Hf) 제안 높은 기계적 안정성 및 좋은 전기 전도도. 가능한 반 Heusler 구성의 수천의 첫 번째 선행은 개량한 힘 요인을 가진 새로운 후보자를 확인했습니다, 종종 탈질 없이 열 전도도를 감소시키기 위하여 무거운 성분에 의해 수시로 확인했습니다. 전자 이동성 이동성
Entropy-stabilized and high-entropy materials:] 최근 높은 앨트로피 합금과 entropy-stabilized Ceramics는 라티스 열전도율을 줄이기 위해 원자 장애를 활용합니다. 확장 클러스터 방법과 결합된 DFT는 전자 밴드에 장애의 영향을 평가하고 장애가 심한 운송에 영향을 미치지 않는 것으로 예측할 수 있습니다.

도전과 미래 방향

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다른 도전은 lattice 열전도도 κ ph의 정확한 예측에 속합니다. DFT 기반 격자 동적 (예 : phonon Boltzmann 수송식)을 사용하여 주문 결정, 다결정 및 nanostructured 재료가 추가 분산 메커니즘 (grain 경계, 포인트 결함, nanoprecipitates)을 제공 할 수 있지만, 스크래치에서 모델이 어렵습니다. 효과적인 중간 계산을 통합하거나 이 교차로를 교차하는 것은 잠재적 인 간격입니다.

퀀텀 기계 모델의 통합은 높은 ‐throughput 컴퓨팅 스크린 및 기계 학습을 통해 새로운 열전 재료의 발견을 가속화하고 있습니다. 재료 프로젝트, OQMD 및 AFLOW와 같은 데이터베이스는 수백만의 컴퓨팅 특성을 포함합니다. ZT]를 위한 예측 모델과 결합하여 실험적 테스트에 대한 후보 구성을 줄일 수 있습니다. 활성 학습 알고리즘은 화학적 안정화에 대한 차세대 계산을 기반으로하는 계산의 다음 세트를 안내 할 수 있습니다.

실험적 검증은 필수입니다. 시크로트론 X-ray diffraction 및 압력하에서 운송 측정과 같은 situ 또는 operando 기법에서, 계산 모델에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. 실험적 합성과 특성화와 결합하여 퀀텀 기계 모델링을 결합하여 재료 발견에 대한 강력한 루프를 형성합니다.