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具有异常共存纳米相的Cu2SnSe3的电输运与热输运性质研究
摘要： 三元类金刚石化合物Cu2SnSe3是一种潜在的热电材料。其Cu-Se导电网络使Sn成为优化载流子浓度而不显著损害载流子迁移率的理想掺杂位点。因此，精确测定Cu2SnSe3复杂的相结构至关重要。我们首次采用原子级分辨扫描透射电子显微镜技术，揭示了银掺杂Cu2SnSe3中存在单斜相与正交相共存的特殊现象。由于相共存及正交相中的有序-无序转变，银掺杂样品展现出温度依赖性电输运特性的三阶段异常行为，并在该体系中实现了创纪录的高功率因子。第一性原理计算、霍尔测量和光学漫反射测量均证实了这种由相共存引发的三阶段行为。为全面理解这些共存相的能带结构及相干界面，我们提出能带接触模型，该模型能很好地解释三阶段电输运行为。此外，纳米尺度的相共存产生了高密度相界，这些共存纳米相对降低晶格热导率具有重要作用。最终，Cu2Sn0.93Ag0.07Se3获得的ZT值是无掺杂Cu2SnSe3的两倍。
关键词： 类金刚石化合物、相共存、热电材料、Cu2SnSe3
更新于2025-09-04 15:30:14
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基于第一性原理计算的层状Bi?O?Se和Bi?O?Te的电子与声子输运性质
摘要： 近期实验表明，层状Bi2O2Se和Bi2O2Te都是具有低热导率潜力的热电材料。然而关于其热电性能（特别是声子输运特性）的理论研究较少。为理解热电输运机制，我们采用第一性原理计算结合玻尔兹曼输运理论研究了这两种材料的电子与声子输运特性。结果表明：在自旋轨道耦合下，Bi2O2Se和Bi2O2Te均为间接带隙半导体，带隙值分别为0.87 eV和0.21 eV。两种化合物的p型材料均比n型材料具有更大的塞贝克系数和功率因子。室温下测得较低晶格热导率（Bi2O2Se为1.14 W·m?1·K?1，Bi2O2Te为0.58 W·m?1·K?1），与实验值接近。研究发现低频光学声子支（具有较高群速度和较长寿命）也对晶格热导率有主要贡献。值得注意的是，Bi2O2Te表现出显著的晶格热导率各向异性。这些结果有助于理解和优化层状Bi2O2Se与Bi2O2Te的热电性能。
关键词： 热电材料、Bi2O2Se、晶格热导率、Bi2O2Te、第一性原理
更新于2025-09-04 15:30:14
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聚合物形貌与界面电荷转移在有机-无机热电材料中起主导作用，超过能量依赖性散射的影响。
摘要： 混合（有机-无机）材料已成为一类极具前景的热电材料，其功率因子（S2σ）超越了任一组成成分。这种增强的机制仍存在争议，且确定其基础物理原理已被证明具有难度。在本研究中，我们结合输运测量、理论模拟与第一性原理计算，针对典型的PEDOT:PSS-Te(Cux)纳米线混合材料体系，探究模板效应与电荷重分布对热电性能的影响。此外，我们应用新近发展的Kang-Snyder电荷输运模型表明：该混合体系中空穴的散射（由能量依赖性散射参数定义）与主体聚合物基质保持一致；而性能实际由表现为能量无关输运系数的聚合物形貌所主导。基于此理论框架，我们阐释了多种PEDOT和P3HT基混合材料的热电行为，为未来多相材料研究提供指导。
关键词： 聚合物形态、电荷传输、PEDOT:PSS、热电材料、混合材料
更新于2025-09-04 15:30:14
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类金刚石半导体中可掺杂性的经验建模
摘要： 在开发新发现半导体材料（如热电材料、透明导体、光伏材料）的应用过程中，载流子浓度优化始终是一项持久挑战。这一难题在高通量性能预测领域尤为棘手——由于计算成本高昂，载流子浓度常被假定为自由参数，其极限值难以预测。本研究探索了机器学习在高通量载流子浓度范围预测中的应用。我们将模型限定于类金刚石半导体体系，基于127种从单元到四元化合物的实验载流子浓度数据构建学习集，并采用多种统计与机器学习方法分析数据。该模型能平均在一个数量级精度范围内准确预测类金刚石半导体的p型和n型载流子浓度区间。通过分析模型对实验数据的拟合情况，我们揭示了载流子浓度趋势的驱动因素，并与既往计算研究进行对比。最终，结合本模型的掺杂能力预测结果与高通量品质因数预测，成功筛选出具有潜力的热电材料。
关键词： 可掺杂性、机器学习、类金刚石半导体、热电材料、载流子浓度
更新于2025-09-04 15:30:14