用于高效热电材料发现的材料描述符
应用物理
2020-12-07 v2 材料科学
计算物理
摘要
对新化合物的预测性性能筛选可显著促进高效、廉价且无毒热电材料的发现。目前正大力将机器学习技术与材料数据库结合，但所采用的计算方法会极大影响结果。在电子输运与功率因子计算方面，最广泛采用且计算高效的方法是恒定弛豫时间近似（CRT）。本工作超越 CRT，采用电子-声子与电离杂质散射在能量和动量上的完整依赖关系，计算电子输运并对一组半赫斯勒合金进行功率因子优化。进而基于这一更先进的处理方法，确定了决定最优功率因子的材料参数。这使得一组显著改进的描述符得以开发，可用于材料筛选研究，并更深入揭示高性能热电材料的本质。我们确定 / 为最有用的通用描述符，其为谷数、介电常数、导电有效质量以及主导电子-声子过程的形变势的组合。所提出的描述符能以更准确可靠的方式加速新型高效环保热电材料的发现，并给出了若干极高性能材料的预测。
引用
@article{arxiv.2006.02789,
title = {Material Descriptors for the Discovery of Efficient Thermoelectrics},
author = {Patrizio Graziosi and Chathurangi Kumarasinghe and Neophytos Neophytou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.02789},
year = {2020}
}