La relation entre les nanostructures et la conductivité thermique

27 juin 2022Revu par Alex Smith

Les mathématiques topologiques et l’apprentissage automatique ont été utilisés par les théoriciens pour déterminer la relation cachée entre la conductivité thermique et les nanostructures dans le silicium amorphe. C’est une forme vitreuse de la substance sans arrangement cristallin répétitif.

Une étude est parue expliquant leur méthode dans Journal de physique chimique Le 23 juin^{Recherche et développement}2022.

Les solides amorphes, tels que le verre, la cire, le plastique et l’obsidienne n’ont pas la structure répétitive à longue distance, ou structure cristalline, des atomes ou des molécules dont ils sont composés. Ceci est différent des solides cristallins, tels que la plupart des minéraux, du sel et des roches. Puisqu’ils sont en deçà de l’ordre à longue portée dans leur structure, la conductivité thermique des solides amorphes peut être bien inférieure à celle d’un solide cristallin constitué du même matériau.

Mais quelques commandes de milieu de gamme peuvent encore être disponibles à l’échelle du nanomètre. Cette disposition à mi-portée devrait influencer la propagation et la propagation des vibrations atomiques, qui ont tendance à transporter de la chaleur. Le transfert de chaleur causé par des matériaux turbulents intéresse particulièrement les physiciens en raison de son importance dans les applications industrielles.

La forme amorphe du silicium a été utilisée dans une grande variété d’applications dans le monde d’aujourd’hui, des cellules solaires aux photocapteurs. Pour cette raison, les scientifiques ont examiné de manière approfondie la signature structurelle de l’ordre de milieu de gamme dans le silicium amorphe et son lien avec la conductivité thermique.

Pour mieux contrôler les applications utilisant du silicium amorphe, le contrôle de ses propriétés thermiques figure en tête des souhaits des ingénieurs. L’extraction des propriétés structurelles amorphes à l’échelle nanométrique, y compris l’ordre à l’échelle méso, est une clé importante.

Aimee Minamitani, auteur de l’étude et scientifique moléculaire théorique, Institut des sciences moléculaires, Instituts nationaux des sciences naturelles

Apparemment, cette tâche s’est avérée être un défi pour les chercheurs en raison de la difficulté d’utiliser des méthodes traditionnelles pour identifier les propriétés clés à l’échelle nanométrique des systèmes désordonnés.

Dans les expériences, la présence d’un ordre moyen a été révélée de manière physique à l’aide de la microscopie électronique oscillante. Cela comprend l’analyse statistique de la diffusion à partir de nanotaille de matériaux désordonnés.

En ce qui concerne le niveau théorique, il a été discuté en tenant compte de la distribution des angles diagonaux (l’angle entre deux plans divisés entre des groupes d’atomes) ou en utilisant ce que l’on appelle les « statistiques en anneau ». Ce dernier tente de comprendre les propriétés structurales de la liaison des atomes.

Ceci est basé sur le domaine des mathématiques appelé topologie, analysant ainsi les propriétés d’un objet qui ne change pas – ou est dit « fixe » – même lorsque l’objet est constamment soumis à des étirements et des déformations sans se casser (comme des formes écrites sur du caoutchouc bondir).

Se concentrer sur les invariances topologiques semble utile pour fournir une description qualitative, telle que la tendance des propriétés physiques par rapport au hasard. Mais il est difficile de déterminer la structure atomique équivalente de l’ordre moyen et de prédire ses propriétés physiques obtenues uniquement à partir de simples constantes topologiques.

Par conséquent, les scientifiques se sont tournés vers une méthode sophistiquée connue sous le nom d’homologie continue – un type d’analyse de données topologiques. La symétrie continue a été utilisée ailleurs pour examiner des structures complexes allant des protéines aux solides amorphes.

L’avantage de cette technique réside dans la détection de caractéristiques topologiques dans des structures complexes à différentes échelles spatiales. Ceci est essentiel car le système de milieu de gamme se compose de structures quasi-répétitives à de nombreuses échelles. Avec cette propriété, il est possible d’extraire l’ordre de milieu de gamme qui a été caché sous ce qui semble être aléatoire.

Des modèles informatiques de silicium amorphe ont été construits par des scientifiques à l’aide de la dynamique moléculaire classique dans laquelle la température du silicium a été élevée au-dessus de son point de fusion, puis progressivement refroidie (trempée) à température ambiante. Les différences de propriétés structurelles ont été initiées en modifiant la vitesse de refroidissement.

De plus, le schéma ferme, la visualisation bidimensionnelle d’une symétrie bien établie, a été calculé pour chaque modèle. Les scientifiques se sont concentrés sur des graphiques qui tendent à refléter les caractéristiques structurelles du silicium amorphe.

Par conséquent, ils ont construit une représentation numérique, connue sous le nom de « descripteurs », qui peut être utilisée en apprentissage automatique. Le scientifique a découvert que le graphique continu permet de créer un bon descripteur à utiliser dans une procédure d’apprentissage automatique, qui à son tour a aidé à faire des prédictions précises sur la conductivité thermique.

En examinant en outre des données de symétrie stables et un modèle d’apprentissage automatique, les scientifiques ont démontré la relation précédemment cachée entre l’ordre de milieu de gamme dans le silicium amorphe et également la conductivité thermique.

Actuellement, l’étude devrait ouvrir la voie à une voie pour organiser les propriétés physiques du silicium amorphe ainsi que d’autres solides amorphes via la topologie de leurs nanostructures.

Référence de la revue :

Minamitani, E.; et d’autres. (2022) Un descripteur topologique de la conductivité thermique dans le Si amorphe. Journal de physique chimique. doi.org/10.1063/5.0093441.

la source: https://www.nins.jp/fr/