一种基于高通量第一性原理计算预测材料热电性能的方法

摘要

本发明提供一种基于高通量第一性原理计算预测材料热电性质的方法，包括以下步骤：步骤1，对材料的初始晶体结构进行一次磁性测试计算，以便于获得材料的磁矩信息；步骤2，用共轭梯度算法或者拟牛顿算法对化合物进行结构优化计算，获得优化后的晶胞结构，接下来进行材料体积模量的计算、拟合，获得对应材料的体积模量信息，进而推导出材料的声速信息；步骤3，结构优化计算收敛之后进行材料的自洽计算，从而获得材料的电荷密度、总能量和磁矩。步骤4，基于步骤3算得的电荷密度，进行热电性质的计算。

说明书

技术领域

本发明涉及热电材料的电学性能领域，具体涉及一种基于高通量第一性原理计算预测材料热电性能的方法。

背景技术

材料在我们生活中扮演着重要角色，如今材料技术的创新也应该成为应对紧迫社会挑战的关键，例如全球气候变化以及越来越严重的污染。因此我们要加快类似热电材料等环保材料的研发进展。热电材料是一种能将热能和电能相互转换的功能材料，它可以利用温差进行发电、利用电能进行热能交换实现制冷，从而制成各种热电器件，是一种新型功能化环保材料。

我们通常用无量纲公式ZT＝S

通常我们可以从两个方面来对材料的ZT值进行优化：从电输运性能方面考虑，可以提升材料的功率因子S

目前已有的获取材料热电性质的计算方法大多利用基于常数弛豫时间近似的BoltzTraP程序，如基于美国麻省理工大学的Materials Project进行的热电性质计算的工作

发明内容

本发明的目的在于克服实验“试错法”的盲目性，提供一种基于高通量第一性原理计算获得材料电输运性质的方法。通过给定初始的晶胞结构，就能实现材料的电输运性质计算的自动化流程，操作简单快捷。

为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于高通量第一性原理计算获得材料电输运性质的方法，包括以下步骤：

步骤1，对材料的初始晶体结构进行一次磁性测试计算，以便于获得材料的磁矩信息；

步骤2，用共轭梯度算法或者拟牛顿算法对化合物进行结构优化计算，获得优化后的晶胞结构，接下来进行材料体积模量的计算、拟合，获得对应材料的体积模量信息，进而推导出材料的声速信息；

步骤3，结构优化计算收敛之后进行材料的自洽计算，从而获得材料的电荷密度、总能量和磁矩。

步骤4，基于步骤3算得的电荷密度，进行热电性质的计算。

其中，所述的步骤1包括：

步骤1.1，进行磁性测试计算，这一步的高对称K点设置为30/a+1，30/b+1，30/c+1，a，b，c为化合物的晶格参数。

步骤1.2，如果这一步计算出的任意一个原子的磁矩的绝对值大于0.02μB，在下面的计算步骤中INCAR文件都要添加“ISPIN＝2”这个参数，否则就不对INCAR文件做任何修改。

所述的步骤2包括：

步骤2.1，对化合物的原子位置、形状和体积进行优化计算。这里的K点和上面一样设置为30/a+1，30/b+1，30/c+1，力的收敛标准设置为每个原子低于

步骤2.2，进行最多五次原子位置和晶胞体积的优化，设置参数为ISIF＝3，IBRION＝2，共轭梯度算法。这五次中的任意一次优化的结果达到收敛标准，就进行下一步的计算。

步骤2.3，如果五次共轭梯度算法优化后没有达到收敛标准，就再进行五次仅原子位置的优化计算，设置参数为ISIF＝0，IBRION＝1，拟牛顿算法。任意一步结果达到收敛标准，就进行下一步的计算。

步骤2.4，如果这十次优化过后依旧没达到收敛标准，我们就认为这个化合物无法收敛，然后把它标记为“结构优化不收敛”，停止对其进行计算。如果结构优化达到收敛标准，我们对其优化过后的结构进行9次材料体积的模拟拉伸压缩，并且通过计算获得9对能量-体积数据，利用Vinet

所述的步骤3包括：

弛豫计算收敛之后就开始进行步骤3的自洽计算，这一步主要是为了获得材料的电荷密度、总能量和磁矩。自洽计算所用的K点网格是60/a+1，60/b+1，60/c+1。同时，基于自洽计算这里获得了材料的电子态密度。

所述的步骤4包括：

基于步骤3计算得到的电荷密度，基于TransOpt程序进行电输运性质的计算，这里采用了更密的布里渊区高对称性K点，设置为240/a+1，240/b+1，240/c+1。电输运计算过程中，采用了形变势和杨氏模量分别为3eV和100GPa，计算温度为700K。

有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益技术效果：

1.本发明方法克服传统“试错法”的不足，节约资源和时间，基于高通量第一性原理计算，给定初始的晶体结构，就能自动化实现材料电输运性质计算。

2.本发明方法在整个过程中不涉及实验和不使用化学用品，不产生化学污染，符合绿色环保理念；且操作简单，成本低，易于实现，适合推广应用。

3.本发明方法通过计算结果可以提前预测材料热电性能，挑选符合要求的样本进行实验验证，可以节约实验时间和资源，提高实验的效率，起指导作用，避免盲目性。

4.了四种不同平滑度的电子态密度，能够更加直观的展示不同元素的轨道贡献。

5.法兼容了TransOpt电输运计算程序，对于第一性原理高通量电输运计算来说，保证了计算速度，又增加了计算结果的准确度。

6.了不同了结构优化策略，减少了计算时间。

附图说明

图1为本方法计算流程附图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例一：

一种基于高通量第一性原理计算获得材料电输运性质的方法的步骤如下：

步骤1，对初始的立方晶系，空间群号为216的Fe1Nb1Sb1进行一次简单的磁性测试计算。

步骤1.1，Fe1Nb1Sb1的晶格常数分别为

步骤1.2，经过磁性测试计算，发现Fe1Nb1Sb1磁矩为0.0015μB，属于无磁性化合物，在接下来的计算的INCAR输入文件中不添加“ISPIN＝2”的参数。

步骤2，用共轭梯度算法或者拟牛顿算法对化合物进行结构优化计算，获得优化后的晶胞结构；

步骤2.1，本步骤的高对称K点仍然设置为8*8*8，力的收敛准则为

步骤2.2，首先设置优化参数“ISIF＝3，IBRION＝2”，利用共轭梯度算法对Fe1Nb1Sb1的结构进行优化计算，最后达到收敛标准，结束优化计算。在优化过后的结构基础之上，进行体积模量的计算，获得9对能量-体积参数，利用Vinet状态方程拟合之后发现Fe1Nb1Sb1的体积模量为165.625GPa，其声速预测结果为1792m/s。

步骤3，结构优化计算收敛之后开始进行自洽计算，从而获得Fe1Nb1Sb1的电荷密度、总能量。自洽计算的高对称K点设置为15*15*15。

步骤4，自恰计算完成后进行电输运的计算，Fe1Nb1Sb1在电输运计算过程中，K点设置为58*58*58。最后计算得到Fe1Nb1Sb1的n型最大功率因子为51*10

实施例二：

本步骤与上述实施例基本相同，特别之处在于：

在本实施例中，一种基于高通量第一性原理计算获得材料电输运性质的方法的步骤如下：

步骤1，对初始的立方晶系，空间群号为62的Pb4Te4进行一次简单的磁性测试计算。

步骤1.1，Pb4Te4的晶格常数分别为

步骤1.2，经过磁性测试计算，发现Pb4Te4磁矩为0μB，属于无磁性化合物。

步骤2.1，本步骤的高对称K点仍然设置为4*7*5，力的收敛准则为

步骤2.2，首先设置优化参数“ISIF＝3，IBRION＝2”，利用共轭梯度算法对Pb4Te4进行结构优化计算，五次之后没有达到收敛标准。在优化过后的结构基础之上，进行体积模量的计算，对计算结果利用Vinet状态方程拟合之后发现Pb4Te4的体积模量为38.4GPa，经过计算，其声速预测结果为425m/s。

步骤2.3，设置优化参数为“ISIF＝0，IBRION＝1”，利用拟牛顿算法进行重新优化，达到收敛标准。

步骤3，自洽计算的高对称K点设置为7*14*10。

步骤4，自恰计算完成后进行电输运的计算，Pb4Te4在电输运计算过程中，K点设置为26*53*37。最后计算得到Pb4Te4的n型最大功率因子为143*10

上述实施例方法可以克服传统“试错法”的不足，节约资源和时间，基于第一性原理计算，将输入初始晶体结构，就可以得到计算结果，方便快捷。本方法通过理论计算，挑选符合要求的样本进行实验验证，可以节约实验时间和资源，提高实验的效率，起指导作用，避免盲目性。

表1 700K下，部分n型材料的功率因子、声速预测结果

表2 700K下，部分p型材料的功率因子、声速预测结果

综上所述，上述实施例基于高通量第一性原理计算获得材料热电性质的方法，利用高通量计算，首先对材料进行磁性测试，接下来进行结构优化计算，如果结构优化后的数值达到收敛标准，我们对其优化过后的结构进行拉伸压缩，获得不同能量-体积数据，利用Vinet状态方程进行拟合获得相应材料的体积模量从而获取材料的声速，可以间接筛选出有较低热导率的材料，接下来再对化合物进行自洽和电子态密度的计算，最后利用TransOpt程序进一步计算它的热电性质，获得较为准确的材料的功率因子。通过对材料的功率因子以及声速进行预测，有助于发现潜在的新型热电材料。

上面对本发明方法实施例结合附图进行了说明，但本发明不限于上述实施例，还可以根据本发明的发明创造的目的做出多种变化，凡依据本发明技术方案的原理下做的参数改变、或计算简化，只要符合本发明的发明目的，只要不背离本发明一种基于高通量第一性原理计算预测材料热电性能的方法的原理和构思，都属于本发明的保护范围。