在发现热电材料的高通量策略

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 凝聚物质物理学 凝聚物质物理学
• 计算材料科学科学 计算材料科学

背景情况:

• 寻找经济和环保的高性能热电 (TE) 材料至关重要.
• 传统的试错方法耗时且昂贵,阻碍了TE材料发现的进步.
• 计算,人工智能和材料数据的进步使得TE材料调查的新方法成为可能.

研究的目的:

• 系统地审查高通量 (HTP) 战略,以发现新的 TE 材料.
• 要总结性能描述符,HTP计算,HTP实验和机器学习 (ML) 在TE材料发现中的应用.
• 讨论当前的挑战和未来该领域的研究方向.

主要方法:

• 在TE材料研究中审查已建立和新兴的HTP策略.
• 对选TE材料属性的性能描述符的分析.
• 集成计算HTP方法,实验HTP技术和ML算法.

主要成果:

• HTP策略显著加快了从大型数据库中选潜在的TE材料的速度.
• 性能描述符,HTP计算,HTP实验和ML共同提高了TE材料发现的效率.
• 这些综合方法提供了与传统方法相比的范式转变.

结论:

• 高热电压策略正在彻底改变先进热电材料的发现.
• 进一步的研究应侧重于应对当前的挑战,并探索有效开发 TE 材料的新途径.
• 计算和实验HTP方法与ML的结合对未来的突破有很大的前景.