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更なる高性能熱電変換を実現するためには，界面における熱・電気輸送の制御性(熱を通しにくく，電気は通しやすいというフォノン・電子輸送のデカップリング)を高める必要があるといえる。マトリックスに埋め込んだナノ粒子系の構造・物性を利用し、ナノ粒子に由来する干渉・共鳴などの熱輸送の波動性を制御するほか、ナノ粒子の周りに電子が通るパスを確保することで熱・電子輸送のデカップリング効果が期待される。そこで、界面における熱・電気輸送の一貫性のある評価手法を実施することによって、原子レベルの微視的な構造を出発し拡散効果までを取り入れた3次元の熱電変換性能の評価を可能にした。一方、機械学習の手法とこの界面における熱電変換性能の評価手法に融合し、最適化問題を解くことでナノ粒子の物性、形状因子と配置などの多次元最適化を行う。
本年度は、昨年度に明らかにした単一のナノ粒子による熱輸送の波との局所共鳴効果を踏まえて研究し続けた。具体的には、周期的なフォノニック結晶とナノ構造の概念を融合し、数個の局所構造を等間隔に配置した「局所的な周期性」を取り入れることで、複数の局所共鳴の集合的な効果を励起し、ストップバンドを形成するによって、より幅広い周波数範囲のフォノン伝播を抑制できることを計算によって示した。さらに、伝播方向に直行する方向において有限な波数を持つ波に対しても同様の評価を行い、ある程度の波数空間の範囲にストップバンドのロバスト性を有することを明らかにした。このロバスト性を現実的な系での熱伝導率の制御性に繋げることが今後の課題となる。ゲルマニウムナノ粒子を埋め込んだシリコンマトリックスの系に対して、ストップバンドの形成を検証し熱伝導率を下げる効果を確認できたと同時に、拡散効果を入れた電子輸送計算も行ったことで、純粋のシリコン単結晶より熱電変換性能は五倍増が実現可能の構造を提案した。
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