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2022 年度 研究成果報告書

第一原理計算と機械学習の融合による不純物ドープMg2Si系熱電材料の理論設計

研究課題

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研究課題/領域番号 20K05681
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分36020:エネルギー関連化学
研究機関島根大学

研究代表者

平山 尚美  島根大学, 学術研究院理工学系, 准教授 (70581750)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード熱電材料 / 第一原理計算 / 機械学習ポテンシャル
研究成果の概要

結晶の不純物や格子欠陥に着目した研究では、Mg2SiのMgサイトへの等電子不純物(Ca)ドープにより、熱電性能向上に有利な電子状態が得られることが分かった。また、SrSi2の計算では狭バンドギャップを再現し、伝導性に対する格子欠陥の影響を明らかにした。
さらに、KKR-CPA法に基づく有限温度における計算を実行し、Sbドープ系の電気伝導率に対するフォノンの効果を明らかにしたほか、実験で得られたAgドープ系の挙動を再現した。
そして、機械学習ポテンシャルを用いた分子動力学計算では、第一原理計算による安定構造を再現した。しかし、多結晶体の再現には計算コストの課題が残る。

自由記述の分野

物性物理学

研究成果の学術的意義や社会的意義

近年,エネルギー資源の枯渇と環境汚染の問題が加速するなか,熱電変換技術の本格的な普及が望まれている.しかし,既存の主要な熱電材料はBiやTe, Pb等の重金属を含むものが多く,毒性や資源希少性の問題があった.近年厳しさを増す環境規制と資源問題に対応し,かつ高出力な新規熱電材料の開発が喫緊の課題である.
本研究で作成した高精度な機械学習ポテンシャルや,熱電半導体Mg2Siの有限温度における物性値をよく再現することが示されたKKR-CPA法に基づく計算手法は,材料の微視的構造や熱電輸送特性を調査する上で強力なツールになると期待される.

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公開日: 2024-01-30  

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