Phonon-engineered extreme thermal conductivity of two-dimensional heterostructures

二维异质结构的声子工程极限导热率

基本信息

批准号：
22KF0102
负责人：
塩見淳一郎
金额：
$ 1.47万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

まず、2次元周期的MoS2/MoSe2ファンデルワールスヘテロ構造における熱伝導率の変調について研究を進めた。非平衡分子動力学（MD）法を用いて、格子不整合が小さい構造における熱伝導率変調とフォノン輸送を計算した結果、MoSe2層の密度を調整することで、コヒーレントフォノン輸送を破壊したり再構築したりできることがわかった。空間エネルギー分布、固有値ベクトル図、分散関係などによりフォノンモードの局在化を可視化することができた。このようなインコヒーレントからコヒーレントへのフォノン輸送の遷移現象を、熱伝導率の構造依存性と温度依存性と関係付けて議論した。さらに、ヘテロ構造に同位体を埋め込んだ系のフォノン輸送をMD法により調べた。その結果、同位体を埋め込んだヘテロ構造では、質量差が小さい場合は熱伝導率が効果的に低減するが、質量差が大きい場合には低減効果が弱くなることがわかった。さらに詳細な解析により、熱伝導率低下のメカニズムが、フォノン・同位体散乱とフォノン・境界散乱に起因していることがわかった。また、同位体内包MoS2/MoSe2ヘテロ構造のフォノン分散曲線には、低周波数領域でフォノン共鳴現象が観察された。そこで、フォノン共鳴とフォノン散乱の複合効果による熱伝導率の抑制について詳しく議論した。次に、2次元パターン化グラフェン/h-BNヘテロ構造のフォノンエンジニアリングを行った。MD計算により熱伝導率のデータベースを生成して、実効熱伝導率を予測する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を開発した。それにより、異なる配列パターンの横型ヘテロ構造の構造特性を自動的に抽出することができた。学習させたCNNに基づいて、面内熱伝導率が高い横型ヘテロ構造の構造を求めた。さらに、熱伝導率が最も低い構造と最も高い構造のフォノンエネルギー密度分布と透過率を計算し、そのメカニズムを解析した。

首先，我们研究了二维周期性 MoS2/MoSe2 范德华异质结构中热导率的调制。采用非平衡分子动力学（MD）方法，计算了小晶格失配结构中的热导调制和声子输运，发现通过调整MoSe2层的密度，可以破坏或再生相干声子输运。发现可以搭建。我们能够使用空间能量分布、特征值矢量图、色散关系等来可视化声子模式的局域化。我们讨论了声子传输从非相干到相干的转变现象与热导率的结构依赖性和温度依赖性的关系。此外，我们使用 MD 方法研究了同位素嵌入异质结构的系统中的声子输运。结果表明，在嵌入同位素的异质结构中，当质量差较小时，热导率有效降低，但当质量差较大时，降低效果变弱。进一步详细分析表明，热导率下降的机制是由声子/同位素散射和声子/边界散射引起的。此外，在同位素封装的MoS2/MoSe2异质结构的声子色散曲线的低频区域观察到声子共振现象。因此，我们详细讨论了声子共振和声子散射的综合作用对热导率的抑制。接下来，我们对二维图案化石墨烯/h-BN 异质结构进行了声子工程。我们开发了一个卷积神经网络 (CNN)，它使用 MD 计算生成热导率数据库并预测有效热导率。结果，我们能够自动提取具有不同排列模式的横向异质结构的结构特征。基于经过训练的 CNN，我们发现了具有高面内导热率的水平异质结构。此外，我们还计算了热导率最低和最高的结构的声子能量密度分布和透射率，并分析了其机理。