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11:15 AM - 11:30 AM JST(2:15 AM - 2:30 AM UTC)

[312]Dominant factors determining atomic structure and lattice thermal conductivity in Si grain boundary using machine learning potential

*Iori TANAKA¹, Susumu FUJII^2,3, Masato YOSHIYA^2,3 (1. Graduate school, Osaka Univ., 2. Osaka Univ., 3. JFCC)

粒界,機械学習ポテンシャル,シリコン,熱伝導度

Siナノ多結晶体において格子熱伝導度を低減させることが報告されている。そのSi粒界による影響を粒界の局所構造を解析することで局所構造と格子熱伝導度の支配因子の解明を目的とする。