High three dimensional thermoelectric performance from low dimensional bands
长期以来，降维一直被认为是提高热电性能的重要策略，例如在超晶格和其他工程结构中。在这里，我们指出，并举例说明，三维块体材料可以表现得好像他们是二维的热电性能的角度来看。新的实用热电发现的影响进行了讨论。
2012-11-16 cond-mat.mtrl-sci
Data-driven Discovery of 3D and 2D Thermoelectric Materials
在这项工作中，我们首先进行了系统的搜索高效率的三维（3D）和二维（2D）热电材料相结合的半经典输运技术与密度泛函理论（DFT）计算，然后训练机器学习模型的热电数据。在目前公开的JARVIS-DFT数据库中的36000种三维和900种二维材料中，我们使用多步筛选程序确定了2932种3D和148种2D有前途的热电材料，其中为带隙，Seebeck系数和功率因数等关键量选择了特定的阈值。我们计算了数据库中所有材料的塞贝克系数，并通过将我们的结果与实验和现有的计算数据集进行比较来验证我们的计算。我们还研究了化学，结构，晶体学和尺寸趋势对热电性能的影响。我们预测了几类有效的3D和2D材料，如Ba（MgX）2（X=P，As，Bi），X2 YZ 6（X=K，Rb，Y=Pd，Pt，Z=Cl，Br），K2 PtX 2（X=S，Se），NbCu 3X 4（X=S，Se，Te），Sr 2XYO 6（X=Ta，Zn，Y=Ga，Mo），TaCu 3X 4（X=S，Se，Te）和XYN（X=Ti，Zr，Y=Cl，Br）。最后，由于高吞吐量DFT的计算成本很高，我们使用梯度提升决策树（GBDT）和经典力场启发描述符（CFID）对n型和p型塞贝克系数和功率因子进行训练机器学习模型，以快速预筛选材料，用于指导下一组DFT计算。数据集和工具在以下网站上公开提供：https://www.ctcms.nist.gov/~k…
2020-01-30 cond-mat.mtrl-sci
New Directions for Thermoelectrics: A Roadmap from High-Throughput Materials Discovery to Advanced Device Manufacturing
本综述梳理了高通量材料发现（结合机器学习形成闭环）及先进制造在热电领域的进展，涵盖材料筛选到器件制造，为热电技术发展指明方向。
2024-03-09 cond-mat.mtrl-sci physics.app-ph
Combining Machine Learning Models with First-Principles High-Throughput Calculation to Accelerate the Search of Promising Thermoelectric Materials
本文通过第一性原理高通量计算构建含796种硫族化合物的热电数据库，并训练集成学习与深度学习模型筛选有前景的n型和p型热电材料，分类准确率均超85%，AUC超0.9，展示了机器学习加速热电材料发现的高效路径。
2024-05-04 cond-mat.mtrl-sci
Mapping the Configuration Space of Half-Heusler Compounds via Subspace Identification for Thermoelectric Materials Discovery
本研究通过子空间识别方法分析1126种半赫斯勒化合物，揭示高热电性能的关键元素子空间，并实验验证Sc0.5Lu0.5AuSn具有低热导率，为热电材料发现提供新策略。
2025-01-20 cond-mat.mtrl-sci
Discovery of low thermal conductivity compounds with first-principles anharmonic lattice dynamics calculations and Bayesian optimization
低晶格热导率（LTC）的化合物是寻求高转换效率热电材料的必要条件。一些策略已经被用来降低LTC。然而，这种试验只在有限的勘探空间内取得了成功。在这里，我们报告了包含54，779个化合物的库的虚拟筛选。我们的策略是通过贝叶斯优化使用的初始数据的LTC从第一性原理非谐晶格动力学计算的一组101化合物的图书馆进行搜索。我们发现了221种LTC非常低的材料。其中两个甚至具有< 1 eV的电子带隙，这使得它们成为热电应用的特殊候选者。除了那些新发现的热电材料之外，本策略被认为对于许多其他需要优化材料化学的应用是强大的。
2015-06-22 cond-mat.mtrl-sci
Topological insulators and thermoelectric materials
拓扑绝缘体是物质的一种新的量子态，它在体能隙内具有无隙的表面态。从二维碲化汞量子阱的发现开始，许多新的拓扑材料被理论预言和实验观察到。目前已知的TI材料可以分为两个家族，HgTe家族和Bi2Se家族。在TI的电子结构中发现的特征也使这些材料成为优异的热电材料。另一方面，优秀的热电材料也可以是拓扑平凡的。在这里，我们提出了一个简短的介绍，拓扑绝缘体和热电，并给出了化合物类的例子都是良好的热电性能和拓扑绝缘体可以找到。
2012-11-30 cond-mat.mtrl-sci
Robust AI-Driven Discovery of Electronic Metal Phosphide Semiconductors
Jilin University（吉林大学）
结合生成式材料设计、机器学习原子间势和密度泛函理论，高通量筛选出3574种稳定磷化物，包括196种半导体，并识别出30种光电和26种热电候选材料。
2026-06-08 cond-mat.mtrl-sci
High-efficient thermoelectric materials: The case of orthorhombic IV-VI compounds
提高热电效率是材料科学面临的最大挑战之一。最近在简单的正交SnSe晶体中发现的优异的热电性能为这一前景提供了新的希望[Zhao等人，Nature 508，373（2014）]。基于第一性原理结合玻尔兹曼输运理论计算了正交晶系Ⅳ-Ⅵ族化合物GeS、GeSe、SnS和SnSe的热电性质，结果表明正交晶系SnSe的Seebeck系数、电导率和热导率与最近的实验结果一致.重要的是，与SnSe相比，GeS、GeSe和SnS表现出相当的热电性能。特别是GeS、GeSe和SnS的Seebeck系数在所研究的载流子浓度和温度范围内甚至比SnSe的更大。我们还使用Cahill模型来估计室温下的晶格热导率。大的Seebeck系数、高的功率因数和低的热导率使得这四种正交晶系IV-VI族化合物成为高效热电材料的有希望的候选者。
2015-05-11 cond-mat.mtrl-sci
Material Descriptors for the Discovery of Efficient Thermoelectrics
新型化合物的预测性能筛选可以显著促进高效、廉价和无毒热电材料的发现。目前正在努力将机器学习技术与材料数据库结合起来，但所采用的计算方法可能会极大地影响结果。关于电子输运和功率因数计算，最广泛采用和计算效率最高的方法是恒定弛豫时间近似（CRT）。本文在CRT的基础上，采用电子-声子散射和电离杂质散射的能量和动量依赖关系，计算了一类半Heusler合金的电子输运，并进行了功率因数优化。然后，确定基于这种更先进的处理的最佳功率因数的材料参数。这使得一组显着改进的描述符，可用于材料筛选研究的发展，并提供更深入的了解高性能热电材料的基本性质。我们已经确定$n_v$ $ε_r$ / $D_o^2m_{cond}$作为最有用和通用的描述符，谷的数量，介电常数，电导率有效质量的组合，和占主导地位的电子-声子过程的变形势。所提出的描述符可以以更准确和可靠的方式加速新的高效和环境友好的热电材料的发现，并提出了一些对非常高性能材料的预测。
2020-12-04 cond-mat.mtrl-sci physics.app-ph physics.comp-ph
Band structure and transport studies of half Heusler compound DyPdBi: An efficient thermoelectric material
Heusler合金的发现使金属间化合物的研究领域发生了革命性的变化，因为人们可以很容易地获得多功能应用的潜在候选者。近年来，人们对许多半Heusler合金的热电性能进行了研究。f电子基稀土三元半赫斯勒化合物DyPdBi的f能级位于费米能级附近。其他研究工作强调，这种材料具有良好的热电能力。在密度泛函理论框架下，利用不同的交换关联势，利用第一性原理研究了DyPdBi的电子能带结构.在热电性能的研究中出现的DyPdBi的输运系数已被计算，并说明其作为一种有效的热电材料的潜力。理论估计的塞贝克系数和功率因数与现有的实验结果吻合良好。我们的计算表明，它是必不可少的，包括自旋轨道耦合在这些模型的f电子半Heusler材料。
2015-11-30 cond-mat.mtrl-sci
Kolmogorov-Arnold Networks in Thermoelectric Materials Design
The University of Sydney（悉尼大学）；The University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文提出KANs用于热电材料设计，通过显式符号表示提升预测准确性和物理解释性。
2025-12-12 cond-mat.mtrl-sci
Large Language Model-Driven Database for Thermoelectric Materials
本文构建了由大语言模型驱动的包含7,123种热电化合物的开放数据库，利用GPTArticleExtractor自动提取文献数据，以解决人工收集难题并推动热电材料的数据驱动发现。
2024-12-31 cond-mat.mtrl-sci cs.DL
Prediction and accelerated laboratory discovery of previously unknown 18-electron ABX compounds
化学家和材料科学家经常关注以前报道的化合物的性质，而忽略了许多未报道但化学上可能具有有趣性质的化合物。例如，18价电子ABX族化合物包括半赫斯勒子群，并以拓扑绝缘体、热电体和超导体为特征，但在483种可能的化合物中，只有83种被制造出来。使用第一原理热力学，我们已经检查了400个未报告的成员的理论稳定性，并预测54个应该是稳定的。在这项研究中生长了15种以前缺失的材料，现在预测是稳定的; X射线研究与所有15种情况下的预测晶体结构一致。在这些失踪的化合物的特性中，有潜在的透明导体、热电材料和拓扑半金属。这一综合过程预测功能的未报道的化合物，然后实验室合成和表征，可能是一个路线，系统地发现迄今为止失踪，可实现的功能材料。
2014-12-07 cond-mat.mtrl-sci
Creation of flexible spin-caloritronic material with giant transverse thermoelectric conversion by nanostructure engineering
本研究通过纳米结构工程在柔性Fe基非晶材料中引入Cu纳米团簇，在不改变成分的前提下显著提升反常能斯特系数，实现了可与单晶媲美的巨横向热电转换性能，为高性能横向热电器件设计开辟了新途径。
2023-10-16 cond-mat.mtrl-sci
Closed-loop Error Correction Learning Accelerates Experimental Discovery of Thermoelectric Materials
University of Toronto（多伦多大学）；King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学）
针对热电材料探索空间大、掺杂与合成路径复杂的难题，提出结合历史数据与实验反馈的闭环纠错学习方法，发现新型高性能PbSe:SnSb热电材料，且实验效率较传统高通量机器学习搜索提升多达3倍。
2023-02-26 cond-mat.mtrl-sci cs.LG
Large Thermoelectric Power Factor at Low Temperatures in One-Dimensional Telluride Ta4SiTe4
我们报道了在一维碲化物Ta_4SiTe_4晶须晶体中发现了超过-400 microV K ~（-1）的非常大的热电势，同时保持了ρ = 2 mohm cm的低电阻率，在130 K的最佳温度下产生了P = 80 microW cm ~（-1）K ~（-2）的非常大的功率因数。该温度通过化学掺杂从50 K的低温温度到室温被广泛地控制，导致在220-280 K处的最大P为170 microW cm-1 K-2。这些P值远远超过室温附近的Bi 2 Te 3-Sb 2 Te 3合金，为实现低温下的实用级热电冷却提供了途径。一维电子结构和狄拉克半金属附近的极小带隙的共存可能是导致Ta 4SiTe 4具有很大功率因数的原因，这表明“一维狄拉克半金属”是寻找高性能低温热电材料的一条很有前途的途径。
2017-05-01 cond-mat.mtrl-sci
Thermoelectric Effects and Topological Insulators
拓扑绝缘体（TI）的发现为热电材料的发展提供了新的机遇，因为许多TI（如Bi $_2$ Te $_3$）是优良的热电材料。在这篇综述中，我们将首先描述一般的TE性质的TI，并表明，共存的体和边界状态的TI介绍了不寻常的TE性质，包括强尺寸效应和异常塞贝克效应。重要的是，TI的TE优值$zT$不再是固有性质，而是强烈依赖于几何尺寸。可以调整二维TI的几何参数以将$zT$增强为显著大于1。然后将讨论一些三维TI的原理验证实验，这些实验观察到与材料的拓扑性质密切相关的非常规TE现象。然而，目前的实验表明，金属表面状态，如果他们的高迁移率的优势没有得到充分利用，将是有害的TE性能。最后，我们对拓扑材料的未来工作进行了展望，这为发现奇异TE效应提供了很大的可能性，并可能导致在改进$zT$方面的重大突破。
2016-07-03 cond-mat.mtrl-sci
AI-Driven Defect Engineering for Advanced Thermoelectric Materials
本综述探讨AI与ML方法（如深度神经网络、图模型和Transformer）结合高通量模拟，用于热电材料缺陷工程，通过优化成分、熵、位错和晶界设计及逆向设计，加速高性能热电材料的发现。
2025-03-24 cond-mat.mtrl-sci
Electronic transport descriptors for the rapid screening of thermoelectric materials
用于热电能转换的新型材料的发现有可能通过数据驱动的筛选与高通量计算相结合来加速。提高成功选择候选材料的效率的一种方法是通过使用传输描述符对其进行评估。使用数据驱动的筛选，我们在三角ABX2家族中选择了12个潜在的候选者，然后从第一原理进行电荷传输性质模拟。结果表明，在这些材料中的载流子散射过程中占主导地位的电离杂质和极性光学声子，通常假设的声学声子为主的散射相反。结合基于三声子散射的热导率计算，我们预测p型AgBiS2和TlBiTe2作为潜在的高性能热电材料在中温范围内用于低品位废热收集，预测zT在500 K时大于1。使用这些数据，我们进一步推导出基态载流子迁移率和热电功率因子的传输描述符。除了低载流子质量之外，高介电常数被发现是实现高载流子迁移率的重要因素。建立了介电常数与传输性能之间的二次相关性，并与文献进一步验证。展望未来，介电常数可以作为一个独立的调谐旋钮，用于改善热电性能。
2021-01-09 cond-mat.mtrl-sci
Effects of Four-Phonon Scattering and Wave-like Phonon Tunneling Effects on Thermoelectric Properties of Mg2GeSe4 using Machine Learning
提出机器学习原子间势框架加速预测晶格热导率，揭示四声子散射和类波声子隧穿效应使Mg2GeSe4在900K下zT达0.49（n型）和0.45（p型），为热电材料开发提供高效方案。
2024-11-15 cond-mat.mtrl-sci
An Investigation into the Thermoelectric Characteristics of Silver-based Chalcopyrites Utilizing a Non-empirical Range-separated Dielectric-dependent Hybrid Approach
本文采用非经验屏蔽介电依赖杂化泛函结合玻尔兹曼输运理论，系统研究银基黄铜矿的热电性能，并识别出热电优值超过1的候选材料。
2025-06-06 cond-mat.mtrl-sci
Materials discovery and properties prediction in thermal transport via materials informatics: a mini-review
对具有特殊热性能的材料的需求越来越大，而实验发现成本高且耗时。新兴学科材料信息学是将材料科学与大数据技术相结合，加速材料发展的有效途径。近年来，材料信息学已被应用于新型材料的设计，如用于散热的热界面材料和用于发电的热电材料。本文综述了材料信息学在预测和发现具有特殊热性能材料（包括最佳热导率、界面热导率和热电效率）中的应用研究进展。最后对材料信息学在热输运领域的应用前景进行了展望。
2019-01-14 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Direct Joule-Heated Non-Equilibrium Synthesis Enables High Performing Thermoelectrics
本文提出直接焦耳加热合成（DJS）技术，实现比传统固态合成快10^5倍、能效高20000倍的块体热电材料制备，并在Cd/Se共掺杂AgSbTe2中于573 K获得zT=2.3的高性能。
2025-06-04 cond-mat.mtrl-sci
Multi-Principal-Element Approach to High-Performance Thermoelectric Materials
高熵合金的特征在于高构型熵。自2004年发现高熵合金（HEA）以来，熵工程为利用成分、晶格无序、能带结构和微结构效应来提高热电性能提供了一个很有前途的方向。本文讨论了熵对热电性能的影响，并回顾了多主元素合金，HEA的较弱版本，在成分复杂的热电合金的发展中实现高热电性能的作用。在广泛的材料系统，如TAGS，LAST，半Heusler，液体状铜硫属化物，SnTe和CuInTe2黄铜矿的实验和理论的努力提供了深入的熵工程方法，也承诺一个新兴的高熵热电范例。
2019-11-09 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Enhanced Thermoelectric Performance and Anomalous Seebeck Effects in Topological Insulators
提高热电优值zT是材料科学中最大的挑战之一。最近发现的拓扑绝缘体（TI）在这方面提供了新的希望。在这项工作中，我们从理论上证明，zT是强烈的大小依赖于TI，和大小参数可以调整，以提高zT显着大于1。此外，我们表明，在TI的边缘状态的寿命是强烈的能量依赖性，导致大的和异常的塞贝克效应与相反的符号的霍尔效应。这些优异的性能使钛合金成为热电科学和技术领域中极有前途的材料。
2014-05-21 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci
Accelerating Multi-Objective Collaborative Optimization of Doped Thermoelectric Materials via Artificial Intelligence
The Institute of Technological Sciences, Wuhan University（武汉大学技术科学学院）；School of Physics and Technology, Wuhan University（武汉大学物理科学与技术学院）
本文提出深度学习模型与多目标遗传算法耦合框架，从化学式直接预测掺杂热电材料性能并高效搜索组成空间，实验发现中温区高zT新材料。
2025-04-11 cond-mat.mtrl-sci cs.AI cs.LG
Giant transverse and longitudinal magneto-thermoelectric effect in polycrystalline nodal-line semimetal Mg3Bi2
拓扑半金属由于其独特的、非平凡的费米面电子结构拓扑，为探索新的热电现象提供了新的机会。在这项研究中，我们报告的发现，巨大的横向和纵向磁热电（MTE）效应的Mg3 Bi 2，这是预测的II型半金属的自旋轨道耦合（SOC）的情况下，在没有。在13.5 K和6 Tesla下，最大横向功率因数为2182 μWm^{-1}K^{-2}。在15 K和13 Tesla下，纵向功率因数高达3043μWm^{-1}K^{-2}，比零强度磁场高20倍，也可与最先进的MTE材料相媲美。通过补偿镁的损失，在富镁的条件下转向载流子浓度，在这项工作中获得的样品显示出一个大的线性非饱和磁电阻的940%下的14特斯拉的字段。这是一个两个数量级的增加，相对于正常的镁缺乏Mg3 Bi 2样品。使用密度泛函计算，我们属性的基本机制，没有SOC和各向异性的费米面形状与SOC的父线电子结构，突出了高载流子迁移率和开放的电子轨道在时刻空间中的重要作用。我们的工作提供了一个新的途径，通过设计费米面与特殊的拓扑电子结构的新型量子材料的高效热电材料。
2022-02-09 cond-mat.mtrl-sci
Accelerated screening of thermoelectric materials by first-principles computations of electron-phonon scattering
最近发现的用于热电能量转换的新材料是通过从第一原理有效预测材料的性能而实现的，而无需经验拟合的参数。描述了一种新的简化的计算电子输运性质的方法，与现有的方法相比，该方法具有良好的精度和可移植性，同时大大降低了复杂性和计算成本。电子-声子耦合的第一性原理计算表明，电子弛豫时间的能量依赖性随化学成分和载流子浓度的变化而显著变化，这表明有必要超越常用的近似来筛选和优化材料的成分、载流子浓度和微观结构。新的方法进行了验证，使用高精度的计算和验证的实验数据，然后将其应用于筛选和发现有前途的组合物在空间的半Heusler合金。通过分析数据趋势，有效电子质量被确定为决定材料性能的单一最佳通用描述符。从第一性原理出发计算了洛仑兹数，并讨论了Wiedemann-Franz定律在热电学中的普适性。
2018-05-01 cond-mat.mtrl-sci
High-throughput discovery of metal oxides with high thermoelectric performance via interpretable feature engineering on small data
本文提出结合可解释机器学习与高通量计算的小数据筛选框架，通过符号回归特征创建从48,694种化合物中筛选出33种候选金属氧化物，并发现富Ce、Sn、Pb的金属氧化物在高温下具有较高功率因数。
2024-04-30 cond-mat.mtrl-sci physics.app-ph physics.comp-ph
Tackling dataset curation challenges towards reliable machine learning: a case study on thermoelectric materials
ICGM, Univ Montpellier, CNRS, ENSCM（法国国家科学研究中心蒙彼利埃大学集成化学研究所）
本文提出了一种基于统计轮换误差的数据过滤方法，用于解决热电材料数据集中的不准确性和不一致性问题，并通过混合数据集创建流程提升数据质量。
2025-12-21 cond-mat.mtrl-sci
Probing efficient n-type lanthanide dopants for Mg$_3$Sb$_2$ thermoelectrics
最近发现的n型Mg $_3$ Sb $_2$热电材料引发了广泛的研究活动，寻找潜在的n型掺杂剂，这种材料。使用第一性原理缺陷计算，在这里，我们进行了系统的计算筛选潜在的有效的n型镧系元素掺杂剂的Mg $_3$ Sb $_2$。除了La，Ce，Pr，和Tm，我们发现，高电子浓度（$\geq$ 10 $^{20}$ cm $^{-3}$在900 K的生长温度）可以通过在Mg位点上掺杂Nd，Gd，Ho和Lu来实现，这通常比其他镧系元素掺杂剂和阴离子位点掺杂剂Te更有效。实验上，我们确认Nd和Tm作为Mg $_3$ Sb $_2$的有效n型掺杂剂，因为用Nd和Tm掺杂显示出具有比用Te掺杂更高的电子浓度的优异热电优值zT $\geq$ 1.3。通过Nd（Tm）和Te的共掺杂，实现了功率因数的同时提高和热导率的降低。结果，在775 K下，我们在n型Mg $_{3.5}$ Nd $_{0.04}$ Sb $_{1.97}$ Te $_{0.03}$和Mg $_{3.5}$ Tm $_{0.03}$ Sb $_{1.97}$ Te $_{0.03}$，分别，这是在没有与Mg $_3$合金化的n型Mg $_3$ Sb $_2$中的最高值双PDMATHAMN。这项工作揭示了探索有前途的n型掺杂剂的Mg $_3$ Sb $_2$热电设计。
2020-08-27 cond-mat.mtrl-sci
Large Nernst Power Factor over a Broad Temperature Range in Polycrystalline Weyl Semimetal NbP
拓扑材料的发现为利用新材料进行热能-电能转换提供了新的机会，因为它们与热电材料具有许多共同的特性。本文报道了拓扑Weyl半金属NbP的磁热电性质和能斯特效应。我们发现，多晶，散装NbP显示出显着更大的能斯特热电势比其常规的热电势下磁场。结果，在9 T和136 K下实现了~ 35*10-4 Wm-1 K-2的最大能斯特功率因数，这是其常规功率因数的4倍，也与最先进的热电器件相当。此外，能斯特功率因数在宽的温度范围内保持相对大的值。这些结果表明，基于能斯特效应和横向输运的拓扑半金属可以实现热电性能的增强。
2020-03-26 cond-mat.mtrl-sci
$P$-type Ru$_2$Ti$_{1-x}$Hf$_x$Si full-Heusler bulk thermoelectrics with $zT = 0.7$
本研究发现p型Ru₂Ti₁₋ₓHfₓSi全赫斯勒热电材料，在700-1000K宽温区zT达~0.7，为全赫斯勒材料目前最高值，验证了p型体系更优的理论预测，还揭示Hf取代的电子结构影响并提出zT>1的提升策略。
2025-09-02 cond-mat.mtrl-sci
Thermal and thermoelectric properties of an antiferromagnetic topological insulator MnBi$_2$Te$_4$
MnBi $_4$ $_2$ Te中本征反铁磁拓扑绝缘体（AFM-TI）的发现引起了人们的广泛关注，其中最重要的是它的电学性质。在本文中，我们报告的电子，热，和热电输运的研究，这个新发现的AFM-TI。温度和磁场的电阻率，热导率和塞贝克系数的依赖性表明在这个系统中的电荷，晶格和自旋自由度之间的强耦合。此外，MnBi $_2$ Te $_4$表现出大的反常能斯特信号，这与场致倾斜反铁磁态的非零Berry曲率有关。
2022-05-04 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.str-el
High-Entropy Skutterudites as Thermoelectrics: Potential Synthesizability, Enhanced Stability and Band Convergence via the Cocktail Effect
Universidad de Sevilla（塞维利亚大学）
本研究通过鸡尾酒效应探索高熵硫化物作为热电材料，发现其具有潜在可合成性、增强稳定性及能带收敛特性，从而提升热电效率并降低成本。
2025-12-04 cond-mat.mtrl-sci
Conventional Half-Heusler Alloys Advance State-of-the-Art Thermoelectric Properties
半赫斯勒（HH）相作为用于功率转换的热稳定且无毒的热电材料已经获得了很多关注。迄今为止研究最多的合金使用Hf、Zr和Ti作为基础成分。这些合金可以实现接近1的中等无量纲品质因数ZT。最近的研究已经通过采用纳米结构和新颖的组合物来实现更大的ZT，达到高达1.5，从而提高了HH合金的热电性能。在这里，我们报告说，传统的合金化技术应用于传统的铪锆基半赫斯勒合金也可以导致特殊的ZT。具体来说，我们提出了良好的研究p型Hf0.3Zr0.7CoSn0.3Sb0.7，以前报道有一个ZT~0.8，共振掺杂小于1原子。在Sn/Sb位上的金属Al含量为1.0%时，980 K时的ZT接近1.5。这是通过在高温下显著提高功率因数（约65%）和显著但较小的热导率降低（约13%）来实现的。这些有利的热电性能进行了讨论，在费米能量附近的状态密度的局部异常，旨在提高塞贝克系数，所揭示的第一性原理计算，以及出现的高度异质性的晶粒结构，可以散射声子跨越不同的长度尺度，有效地抑制了热导率。因此，在一个单一的抛物带模型中，有效质量从~ 7到10 me显著增加，与第一性原理计算的结果一致。通过常规和非复杂的方法在通常研究的半赫斯勒合金中发现高ZT，为进一步发现类似类型的合金开辟了新的途径。此外，我们有理由相信，这项研究将重振在传统合金系统中探索高热电性能的努力。
2022-10-25 cond-mat.mtrl-sci
Tunable two-dimensional electron gas at the surface of thermoelectric material In$_4$Se$_3$
本文报道了用角分辨光电子能谱在热电材料In $_4$ Se $_3$表面发现二维电子气。所观察到的2DEG表现出几乎各向同性的能带色散，具有相当小的有效质量m* = 0.16 m_0，并且其载流子密度显示出显著的温度依赖性，导致在表面处的非常规的金属-半导体转变。在In $_4$ Se $_3$中观察到的2DEG的宽范围热可调谐性产生额外的自由度以更好地控制半导体的表面载流子。
2016-06-01 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci cond-mat.quant-gas
A Generalizable Machine Learning Framework for Half-Heusler Thermoelectrics
ICGM, Univ Montpellier, CNRS, ENSCM（ICGM，蒙彼利埃大学，国家科学研究中心，ENSCM）
本研究提出鲁棒机器学习框架，通过PCA分割、贝叶斯优化和SISSO分析，提升热电材料zT预测的泛化能力，发现新型高性能半Heusler热电材料。
2026-10-12 cond-mat.mtrl-sci cs.LG
Towards a dynamical approach to the calculation of the figure of merit of thermoelectric nanoscale devices
热电能量转换的研究，即重新利用某些机械或化学过程产生的废热发电，最近取得了一些势头。计算进入这种能量转换的品质因数的电子参数，并因此发现有效材料，通常从Landauer的量子输运方法与Onsager的线性响应理论开始。众所周知，这一办法存在某些严重缺陷。在这里，我们讨论的替代动力学方法，可以超越的有效性的Landauer/Onsager的电子运输的方法。它们可用于验证Landauer/Onsager方法的预测，并研究该方法不令人满意的系统。
2012-09-25 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci
Lattice-to-Total Thermal Conductivity Ratio: A Phonon-Glass Electron-Crystal Descriptor for Data-Driven Thermoelectric Design
Kyoto University（京都大学）；Northwestern University（西北大学）；Osaka University（大阪大学）
本文提出晶格-总热导率比0.5作为热电材料优化的描述符，结合机器学习模型筛选低热导率候选材料并指导优化，推动材料发现与性能提升的结合。
2026-04-25 cond-mat.mtrl-sci cs.LG
Ultralow Thermal Conductivity in Full-Heusler Semiconductors
半导体半-和在较小程度上，全-Heusler化合物是有前途的热电材料，由于其引人注目的电子性能与大功率因数。然而，固有的高导热性导致有限的热电效率，迄今为止阻碍了它们在实际应用中的广泛使用。在这里，我们报告的一类迄今未知的稳定的半导体全赫斯勒化合物的计算发现10价电子（$X_2YZ$，$X$ =钙，锶，钡; $Y$ =金和汞; $Z$ =锡，铅，砷，锑，铋）通过高通量$ab-initio$筛选。这些新化合物由于重贵金属的强非谐振动而表现出接近理论最小值的超低晶格热导率$κ_{\text{L}}$，同时保持高功率因数，从而产生优异的声子玻璃电子晶体材料。
2016-04-14 cond-mat.mtrl-sci
Machine learning, phase stability, and disorder with the Automatic Flow Framework for Materials Discovery
传统的材料发现方法-主要依赖于艰苦的实验-已经控制了技术的步伐。相反，计算方法提供了一个加速的路径：高通量的探索和虚拟结构的表征。这些由自动化从头开始框架执行的项目迅速扩大了可编程访问的数据量，为数据驱动的方法创造了机会。在此，提出了一系列强大的表征方法，在材料发现的自动流框架（AFLOW）中实现，该框架利用材料数据来预测无序材料的相图和特性。这些方法直接解决了材料的可合成性问题，弥合了模拟和实验之间的差距。为这些预测提供动力的是AFLOW.org无机晶体库，这是同类数据库中最大和最全面的数据库，包含200多万种化合物，每种化合物计算出约100种不同的性质。正如使用标准化参数集计算的那样，丰富的数据也提供了有利的学习环境。机器学习算法用于性能预测、描述符开发、设计规则发现和候选功能材料的识别。当与物理模型和智能制定的描述符相结合时，数据成为一个强大的工具，促进了从高温超导体到热电应用的新材料的发现。这些方法已经通过本文介绍的两个新的永磁体的合成进行了验证-这是通过计算方法首次发现的。
2018-11-20 cond-mat.mtrl-sci
Thermoelectric Penta-Silicene with a High Room-Temperature Figure of Merit
硅是纳米技术中最常用的化学元素之一。自2015年以来，二维（2D）硅烯（石墨烯的硅类似物）已经很容易获得用于制造场效应晶体管。近年来，作为硅烯家族的新成员，五硅烯及其纳米粒子被实验性地生长在Ag（110）表面上，具有奇异的电子性质。然而，五硅烯的热电性能尚未研究到目前为止，这将阻碍其潜在的应用，从废热发电和固态珀耳帖冷却器。基于玻尔兹曼输运理论和从头计算，我们发现，penta-silicene显示出显着的室温优值系数ZT为3.4和3.0，在可达的空穴和电子浓度，分别。我们将这种高ZT归因于优越的布丁模电子能带结构和超低的晶格热导率。这一发现为五边形纳米结构的输运性质提供了新的见解，并突出了室温下热电材料的潜在应用。
2020-03-12 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Accelerated Discovery of a Large Family of Quaternary Chalcogenides with very Low Lattice Thermal Conductivity
开发高效的热能管理设备，如热电、阻隔涂层和热数据存储盘，通常依赖于具有非常低的晶格热导率（$κ_l$）的化合物。在这里，我们提出了一个大家庭的628个热稳定的四元硫族化合物，AMM 'Q $_3$（A =碱金属/碱土金属/后过渡金属; M/M' =过渡金属，镧系元素; Q =硫族元素）使用高通量的密度泛函理论（DFT）计算预测。我们验证了存在低$κ_l$在这个家庭的材料通过计算$κ_l$的几个预测的稳定的化合物使用Peierls-Boltzmann输运方程的第一原理DFT框架内。我们的分析表明，低$κ_l$在AMM 'Q $_3$化合物来源于一个强的晶格非谐性，增强声子散射或rattlers阳离子，导致在其晶体结构中的多个散射通道的存在。我们的预测表明，在这些稳定的，低$κ_l$化合物的合成和表征新的实验研究的机会。
2020-12-19 cond-mat.mtrl-sci
Anomalous band renormalization due to high energy $kink$ in the colossal thermoelectric material K$_{0.65}$RhO$_2$
采用高分辨角分辨光电子能谱（ARPES）技术和密度泛函理论（DFT）计算方法，研究了K $_{0.65}$ RhO $_2$的低能电子结构和电子关联.我们观察到一个高度相关的费米面上的空穴袋。我们进一步注意到，相关性是动量依赖的。最重要的是，两个$kinks$在75 meV和195 meV的结合能已被观察到的费米能级附近的能带色散。虽然75 meV的低能$kink$可以理解为电子-声子相互作用的结果，但195 meV的高能$kink$的存在完全是该系统的一个新发现，导致了异常的带重正化。基于我们的实验数据的系统分析，我们提出高频玻色子激发作为一个合理的起源的高能量异常。此外，我们注意到，高能量异常具有重要的意义，在获得巨大的热电势的K $_{0.65}$ RhO $_2$。
2020-07-04 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.str-el
Accelerated Discovery of Crystalline Materials with Record Ultralow Lattice Thermal Conductivity via a Universal Descriptor
Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）；CRISMAT, CNRS, Normandie Univ, ENSICAEN, UNICAEN（诺曼底大学，卡昂国立高等工程学院，法国国家科学研究中心材料研究化学实验室）；Thayer School of Engineering, Dartmouth College（达特茅斯学院塔克工程学院）；Institute Laue Langevin（朗之万研究所）；FZU - Institute of Physics of the Czech Academy of Sciences（捷克科学院物理研究所）；ShanghaiTech Laboratory for Topological Physics & School of Physical Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学物理科学与技术学院拓扑物理实验室）；Université de Lorraine, CNRS, IJL（洛林大学，法国国家科学研究中心，界面与层析实验室）
通过通用描述符和高通量筛选发现具有极低热导率的晶体材料，结合实验验证其极低热导率的成因
2025-11-27 cond-mat.mtrl-sci
Accelerating Discovery of Extreme Lattice Thermal Conductivity by Crystal Attention Graph Neural Network (CATGNN) Using Chemical Bonding Intuitive Descriptors
University of South Carolina（南卡罗来纳大学）；Institut de Ciència de Materials de Barcelona, ICMAB–CSIC（巴塞罗那材料科学研究所，西班牙国家科学研究委员会）；Northwestern University（西北大学）
通过CATGNN利用化学键描述符发现具有极值晶格热导率的材料，提升热绝缘和热电材料设计效率
2025-12-11 cond-mat.mtrl-sci
Discovery of highly anisotropic dielectric crystals with equivariant graph neural networks
本文采用等变图神经网络预测晶体完整介电张量，并基于约6,700个Materials Project数据训练，发现连接近各向同性但介电高度各向异性的晶体。
2024-05-13 cond-mat.mtrl-sci
Enhancing thermoelectric performance of 2D Janus ISbTe by strain engineering: A first principle study
本研究利用第一性原理计算表明，拉伸应变与 p 型掺杂可显著提升二维 Janus ISbTe 单层的室温热电优值 ZT。
2024-03-04 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci
Exploring low lattice thermal conductivity materials using chemical bonding principles
对于与热能转换和管理相关的应用，例如热电和热障涂层，高度期望具有非常低的晶格热导率的半导体。虽然已知晶体结构和化学键合在形成热传递行为中起重要作用，但使用化学键合原理降低晶格热导率的材料设计方法并不常见。在这项工作中，我们提出了一个有效的策略，削弱原子间的相互作用，从而抑制晶格热导率的基础上化学键的原则，并开发了一个高效的方法，发现低$κ_{\rm L}$材料通过筛选本地的晶体化合物的配位环境。随后的第一性原理计算从无机晶体结构数据库中包含的13种原型晶体结构中发现了30种迄今未开发的具有（超）低晶格热导率的化合物。此外，我们展示了一种合理设计高性能热电材料的方法，通过另外将阳离子与立体化学活性孤对电子。我们的研究结果不仅提供了基本的见解，在一个大家庭的铜基化合物的低晶格热导率的物理起源，但也提供了一个有效的方法来发现和设计具有目标的热传输性能的材料。
2021-07-11 cond-mat.mtrl-sci
Reference compositions for bismuth telluride thermoelectric materials for low-temperature power generation
Korea Electrotechnology Research Institute (KERI)（韩国电气技术研究院）；Kyungpook National University（庆北国立大学）
本文通过数据驱动分析提出 BiTe 基热电材料参考组成，用于低温发电，展示了其高功率输出和效率，推动热电模块标准化与工业应用。
2025-07-09 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Growth and transport properties of Mg3X2 (X = Sb, Bi) single crystals
在n型多晶Mg_3（Sb，Bi）_2基Zintl化合物中发现的高热电性能引起了广泛的研究兴趣。然而，关于各向异性输运性质和固有低热导率的起源的一些基本问题仍然是难以捉摸的，需要单晶的研究。本文采用自熔法生长了高质量的p型Mg_3Sb_2和Mg_3Bi_2单晶。Mg_3Bi_2单晶的电阻率\r{ho}呈现各向异性，面内电阻率\r{ho}比面外电阻率大2倍。采用Debye-Callaway模型计算了Mg3 Sb 2和Mg3 Bi 2单晶的低温热容和晶格热导率，并由此推断出低振动模的存在。大的Grüneisen参数和强的非谐性被发现负责固有的低热导率。此外，晶界散射并不有助于显着抑制多晶Mg3 Sb 2的晶格热导率。我们的研究结果提供了对Mg3 X2的固有输运性质的见解，并可能为在单晶Mg3 X2基Zintl化合物中实现增强的热电性能铺平道路。
2020-03-30 cond-mat.mtrl-sci
Strong Intra- and Interchain Orbital Coupling Leads to Multiband and High Thermoelectric Performance in Na$_2$Au$X$ ($X$ = P, As, Sb, and Bi)
University of Science and Technology Beijing（北京科技大学）
本研究提出利用准一维锯齿链状Na₂AuX化合物的强链内与链间轨道耦合提升能带简并度的新策略，兼具高功率因子与超低晶格热导率，预测p型Na₂AuBi在800K下最大ZT达4.7，为高性能热电材料设计提供新范式。
2025-10-28 cond-mat.mtrl-sci
