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氧硫屬化合物代表了一個大的化學空間，由于其低導熱性而具有作為熱電材料的潛在可能。然而，這種行為的性質仍在爭論中，了解這些材料非諧性的起源是開發提高熱電材料效率模型的關鍵。

在此，西班牙塞維利亞大學Jose J. Plata等人展示了將機器學習和DFT計算相結合而加速對大型化學空間中氧硫屬化合物的晶格熱導率（κ_l）的高精度預測方法，而且還促進了設計原則的發展以促進發現新的熱電材料。雖然之前的大多數理論工作都基于諧波特性討論了低κ_l氧硫屬化物的起源，但作者引入了一種基于聲子態密度、累積κ_l以及最重要的散射率熱圖及其原子投影分析的新方法。

為了揭示每種化學物質的作用，作者對所有位點進行了化學取代并描述了對κ_l的兩個主要貢獻。研究表明，低頻聲子對κ_l的貢獻可以用重的三價和一價陽離子最小化，具有相似振動頻率的重原子促進了聲學和低頻光學模式之間的散射。

圖1. 硫屬元素取代的影響

此外，作者還發現高頻光學模式對平面內累積κ_l有重要貢獻。散射率熱圖的原子投影表明，這些模式主要集中在O原子上。雖然O原子是這些高頻聲子的主要貢獻者，但其散射率對[M₂O₂]²⁺平板的三價原子很敏感。作者發現，三價原子的原子質量不是改變這些模式散射率的驅動力。

然而，具有LPE的元素增加了散射率，降低了這些模式對κ_l的貢獻。最后，遵循這些基于化學成分的設計原則，作者提出了將BiOAgSe和BiOAg_0.5Cu_0.5Se作為熱電應用的兩種最佳氧硫屬化合物。其中，合金化的BiOAg_0.5Cu_0.5Se在300 K時的κ_l為0.78 WK^-1 m^-1，比BiOAgSe小10%。此外，用Cu取代Ag有利于載流子的存在，可獲得更高的功率因數。因此，可預期BiOAg_0.5Cu_0.5Se是熱電材料的潛在候選者。

圖2. BiOAg_0.5Cu_0.5Se的低熱導率及原因

Unraveling the role of chemical composition in the lattice thermal conductivity of oxychalcogenides as thermoelectric materials, Journal of Materials Chemistry A 2022. DOI: 10.1039/D2TA02180C

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JMCA: 機器學習+DFT揭示化學成分在決定氧硫屬化物晶格熱導率中的作用

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