High-throughput searches for new thermoelectric materials by first-principles calculations and experimental materials informatics

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K04999
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 26020:Inorganic materials and properties-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Katsura Yukari 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特任助教 (00553760)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 熱電材料 / 材料インフォマティクス / データ科学 / データベース / 第一原理計算

Outline of Final Research Achievements

Using our world's largest data set of experimental thermoelectric properties, from 38,000 samples published in more than 7,800 papers, we carried out inverse Jonker plot analysis to visualize the material system dependence of thermoelectric properties. We predicted maximum ZT and power factor from small data by single parameter expression of thermoelectric properties. By analyzing the results with first-principles calculations of thermoelectric properties based on the Boltzmann transport equations, we constructed a theory of electronic relaxation time correction to improve the prediction of thermoelectric properties based on conventional first-principles calculations.We also succeeded in developing an automatic material system determination program based on chemical composition and a flexible data organization technique based on a tag tree.

Free Research Field

無機材料科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

これまで高性能な新規熱電材料の探索は難しかった。候補物質が多い上に、相互に絡みあう多数のパラメータに支配されているために母物質依存性と試料依存性が分離されずに研究されており、本質的な特性改善指針を見出すことが難しいためである。そこで本研究では、本研究者らが開発したStarrydata webシステムで、過去に出版された論文から熱電特性の温度依存性の実験データを大規模収集に取り組んでおり、本研究においてデータの大幅な追加を行った。第一原理計算と実験値Materials informatic(MI)を組み合わせて、母物質の選定から不純物元素とそのドープ量の選択、合成条件の最適化までを効率化できた。