講演情報
[16p-PA6-4]機械学習ポテンシャルを用いたPbTe粒界の系統的モデリングと格子熱伝導解析
〇(BC)鈴木 万結1、成瀬 卓弥1、山崎 仁丈1,2、藤井 進1 (1.九大工、2.九大エネ機構)
キーワード：
熱電材料、粒界、機械学習ポテンシャル
代表的な熱電材料PbTeを対象に、回転軸や粒界タイプ（対称傾角、非対称傾角、ねじれ、混合）の異なる約560種類の粒界をモデリングし、これら粒界とエネルギー及び格子熱伝導度との相関を解析した。ここで、エネルギーと格子熱伝導度は機械学習ポテンシャルを用いて算出した。結果、粒界エネルギーは配位欠損と強く相関し、局所配位環境が支配因子であることが明らかとなった。さらに特徴的な粒界の構造－格子熱伝導度相関も調査した。