[24a-F407-1~10] 22.1 合同セッションM 「フォノンエンジニアリング」

[24a-F407-10] 機械学習ポテンシャルを用いたCu₂Seの熱伝導解析

〇(D)濱川 登夢¹、塩見 淳一郎¹ (1.東大工)

キーワード：フォノン、熱伝導

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．