[24a-F407-1~10] 22.1 Joint Session M "Phonon Engineering"

[24a-F407-10] Numerical Analysis of Cu₂Se Thermal Conductivity Using Machine Learning Potential

〇(D)Tomu Hamakawa¹, Junichiro Shiomi¹ (1.Univ. of Tokyo)

Keywords:phonon, thermal conduction

Cu₂Seは高い熱電性能を示す材料で，固体状態のまま銅イオンのみがfcc構造を成すセレンの間をhopping伝導し，それによりフォノン輸送が疎外され低い熱伝導率を示す．こういった特性から摂動論的に取り扱うことが難しく，計算量の重い第一原理分子動力学法による熱伝導解析が求められる．本研究では，ガウス過程回帰を用いた機械学習ポテンシャルでCu₂Seのフォノン特性や熱伝導性能について解析し，計算量の低減とその正確性について評価した．