声子隧穿机制：机器学习解读热传导的新视角

来自 实验室仪器网

固体物理研究所的研究人员与维也纳理工大学和剑桥大学的同事合作，发现了有机半导体如何传输热能。他们的发现为设计具有定制热性能的材料提供了新的机会。

有机半导体和微孔金属有机骨架 (MOF) 等复合材料用于 OLED 显示器、太阳能电池、气体存储和水提取等应用。然而，某些特性（包括它们如何传输热能的详细了解）仍不清楚。

科学家们对有机半导体中的电荷传输进行了大约40年的研究，但从未有人真正研究过与热传输相关的详细机制。然而，材料的基本特性对我们来说非常有趣，我们对有机半导体中热传输的了解也与许多其他复合材料直接相关。

科研人员补充道：“这既适用于旨在通过低热导率实现较大热电效应的材料，也适用于旨在通过高热导率有效供应或消散热能的材料。我们现在能够如此精确地确定和理解热传输，这是无与伦比的。”

研究团队通过将机器学习应用于非常规的人工智能环境，实现了这一突破。他们没有从经验数据中识别相关性，而是专注于利用之前为高效机器学习潜力开发的策略来发现因果关系。他们的目标是了解热量在材料中的分布方式和原因。

传统上，人们通过声子的粒子状运动来解释有机半导体等复杂晶体材料中的热传输。声子是与晶格振动相关的能量包，通常以类似于气体粒子传输的方式描述。然而，新发现表明，另一种机制至关重要：声子的隧穿传输。

隧道传输依赖于固体中原子振动的波状性质，在低热导率的复合材料中起着重要作用。研究表明，随着形成有机半导体晶体的分子尺寸增大，这种机制变得越来越重要。

可以想象，热传输不仅由振动量子的碰撞决定，还由将两个独立的振动状态相互耦合的‘隧穿效应’决定，这一发现不仅解释了某些有机半导体的热导率为何会表现出异常低的温度依赖性，而且还使具有特定热性能的材料的设计更具针对性。我们现在可以通过专门设计分子结构来影响热传导。

因此，研究人员旨在将这一新认识应用于多功能 MOF，其中热传输是几乎所有潜在应用中的关键因素，甚至比有机半导体更为重要。

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