| Project/Area Number |
21J10836
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 13010:Mathematical physics and fundamental theory of condensed matter physics-related
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
福島 省吾 熊本大学, 熊本大学大学院自然科学教育部理学専攻, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2021-04-28 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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| Keywords | 分子動力学法 / 第一原理計算 / 機械学習 / 超イオン導電体 / 熱伝導 / 熱ダイオード / 相転移 |
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| Outline of Research at the Start |
近年、廃熱の再利用や蓄熱などの観点から、任意の方向にのみ熱を流す熱整流素子の開発が盛んに行われている。組成比の異なる銀カルコゲナイド系を二つ接合させることで、実験的に熱整流効果の再現に成功しているが、その微視的機構は未だ明らかになっていない。本研究では第一原理分子動力学法に基づいた数値計算シミュレーションにより、熱整流効果の再現及びその微視的機構の解明を目的としている。人工ニューラルネットワークに基づいた機械学習により原子間ポテンシャルを構築することで、高精度かつ大規模な非平衡分子動力学シミュレーションを行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、熱整流効果が実験的に得られた銀カルコゲナイド混合系の熱力学的性質を調査することを目的として、第一原理分子動力学（FPMD）法に基づく計算機シミュレーションにより銀カルコゲナイド系の熱力学的性質を調べるとともに、そのデータに基づいて構築された人工ニューラルネットワーク（ANN）ポテンシャルを用いて、熱整流効果の再現を目標としている。
数千～数万原子からなる大きな系をFPMD法と同等の精度で扱うためには、ANNポテンシャルが必要である。そこで、ANNポテンシャルの効率的な構築方法について調べた。始めに銀カルコゲナイド系よりも原子間相互作用が単純なアルカリ金属を対象に、教師データの数Nに着目した。具体的には、動径分布関数やヘルムホルツの自由エネルギーのN依存性を調べた。58 psのFPMDシミュレーションのデータから、等間隔に構造を取り出して教師データとした。その結果、N=200-20000の範囲で一定の物性量が得られた。また、主成分分析により独立な教師データの数を見積もったところ、N=200-20000の範囲では、独立な教師データの数もおよそ一定であることが分かった。つまり、主成分分析により見積もられる独立な教師データの数が、ANNポテンシャルから得られる物性量の精度を決定していると示唆される。
また、昨年の研究により、FPMD法で銀カルコゲナイド系を扱う際の分散力補正の重要性が明らかとなった。しかし、銀カルコゲナイドの原子構造に対する分散力の具体的な影響は不明なままであった。そこで原子間結合の強度を調べるために、Population解析を行った。分散力補正を入れることにより、Se間に弱い結合が生まれていることが分かった。つまり、分散力補正によりSe間の引力が増加し、Se副格子が安定になり、そこで生まれたSe間の弱い結合によりSe副格子を維持していると考えられる。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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