Creation of high-performance thermoelectric elements using semiconducting quasicrystals and approximant crystals

• Project/Area Number: 23K26367
• Project/Area Number (Other): 23H01673 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 26010:Metallic material properties-related
• Research Institution: The Institute of Statistical Mathematics (2024); National Institute for Materials Science (2023)
• Principal Investigator: 木村 薫 統計数理研究所, 先端データサイエンス研究系, 特任研究員 (30169924)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岩崎 祐昂 国立研究開発法人物質・材料研究機構, ナノアーキテクトニクス材料研究センター, 研究員 (20964232)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥19,110,000 (Direct Cost: ¥14,700,000、Indirect Cost: ¥4,410,000); Fiscal Year 2025: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2023: ¥11,050,000 (Direct Cost: ¥8,500,000、Indirect Cost: ¥2,550,000)
• Keywords: 準結晶 / 近似結晶 / 第一原理計算 / 機械学習 / 熱電特性 / 熱電材料 / 熱電発電素子

Outline of Research at the Start

半導体準結晶は、その存在の有無が固体物理学の基本的な問題の一つであると共に、それが実現すれば従来の結晶材料の熱電特性を凌駕する新材料となり得る。本研究では、実用化が進められている鉄系材料より熱電性能が高く、Bi-Te系材料より機械強度が優れていると期待されるアルミ-遷移金属系準結晶・近似結晶を対象とする。準結晶に対してはバンド計算ができないことから、機械学習や、近似結晶に対してバンド計算を行い、半導体化の指針を得る。その指針に基づき、熱電性能の向上に理想的な電子構造を持つ半導体準結晶を多様な組成で創製し、既存材料系で最も発電特性に優れるBi-Te系を上回る高性能熱電材料と発電素子を開発する。