利用材料内部缺陷优化:掺杂碲化铅热电性能
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生化物理研究所和其他科学组织的研究小组研究了各种类型的缺陷对碲化铅(PbTe)基热电材料机械行为的影响。
该材料因其高热电转换效率而被广泛用作热电材料,但其高脆性仍然是严重限制实际应用的关键限制。研究结果发表在《材料化学杂志A》上。
在碲化铅中,存在三种主要类型的缺陷:原子取代、一种元素向另一种元素的位置位移以及当结构中缺少单个碲或铅原子时形成空隙(空位)。在第一种情况下,铅或碲原子被其他元素(例如钠或铋)随机取代。这种替换的目的是改变材料的电气性能以提高设备效率。然而,这些替换也会影响材料的机械强度。
当取代原子的价电子数量与宿主原子不同时,它会产生电子过量或不足,从而改变材料的电导率。这产生了两种可能的电导率类型:n型(自由电子占主导地位)和p型(带正电的载流子(空穴)占主导地位。
碲化铅是一种非常有前途的材料,但问题是p型最适合电子产品,但机械性能较差。我们的任务是找到一种方法来改善p掺杂碲化铅的这些特性。在论文中,我们展示了如何通过材料的内部缺陷来解决这个问题。这种方法为开发有效的下一代热电材料开辟了前景,该热电材料将高能量转换效率与改进的性能特征相结合。
研究了通过引入特定缺陷(包括各种类型的取代基、空位和间隙)来改变材料机械性能的机制。他们采用了一套全面的现代理论建模方法,包括密度泛函理论计算、使用晶轨汉密尔顿群(COHP)方法进行化学键分析以及使用基于深度学习的原子间势模型进行计算机变形模拟。
计算表明,对于具有碲空位的钠掺杂(p型)样品,材料脆性显着增加,碲空位是碲化铅的固有缺陷。当银和铜间隙(n型)与铅空位共存时,也会出现类似的情况。
影响不同缺陷类型的掺杂碲化铅脆性和塑性的关键因素是PbTe化学键中电子密度的过剩。深度学习神经网络仿真确定了最佳调谐机制,以提高掺杂材料的力学性能。例如,通过添加铅空位并用碲代替一些铅,可以使掺杂钠的材料更具延展性。
研究结果为开发高性能碲化铅热电发电机做出了重要贡献,并解决了其主要局限性,即过度的机械脆性。
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