特邀报告题目：先进热电材料的第一性原理研究：方法与应用

报 告 人：樊涛 博士，俄罗斯斯科尔科沃科技学院研究员

时  间：2022年11月11日上午8：20-11：30（周五）

地  点：公字楼328会议室

腾讯会议号：206-821-517

报告摘要：寻找具有高能量转换效率的热电材料对于解决能源和环境问题非常重要。一个好的热电材料需要具备高塞贝克系数和电导率，以及低的热导率。这些性质相互联系，互相影响，因而很难提升整体的性能。热电材料的研究主要依赖于实验。然而，基于第一性原理的计算在这个领域正在变得流行，主要是因为计算的方便和低成本。使用计算的方法来研究热电材料的主要困难点在于如何计算一个材料的输运性质，这意味着要求解关于电子和声子的玻尔兹曼输运方程。尽管已经存在许多模型用于解决这个问题，它们要么是过于简单并只针对某一类材料，要么是太复杂，计算需要消耗大量时间因而无法做高通量筛选。在本项工作中，我们开发了一款用于计算体材料热电输运性质的计算机软件。对于电子输运性质我们采用了广义Kane能带模型与微扰理论结合下的弛豫时间近似的方法；对于晶格热导率则采用一种修正Debye-Callaway模型。对一组常用半导体的测试结果显示计算结果与实验值符合的较好。随后，我们使用该软件计算了463个从数据库中提取出的硫属化合物并发现了94个具有优良N型或者P型热电性能的结构，其中就包括了6种已知的热电材料。这项研究展示了一种搜寻新型热电材料的非常有效的方法，拓展了现有热电研究的边界。

报告人简介：俄罗斯斯科尔科沃科技学院研究员，本科、硕士就读于西北工业大学教育实验学院和材料学院，分别获工学学士和硕士学位；2018年-2022年，博士就读于俄罗斯斯科尔科沃科技学院，于2022年10月获材料科学与工程博士学位。樊博士的研究专注于开发计算半导体输运性质的计算工具，寻找新型热电材料，及将机器学习应用于材料科学领域。