西安交通大学肖冰：从机器学习潜力中快速获取Mo2TiC2T2（T = -O和-F）和Janus Mo2TiC2OF MXenes的晶格热导率和声子准粒子光谱
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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Fast access of the lattice thermal conductivity and phonon quasiparticle spectra of Mo<sub>2</sub>TiC<sub>2</sub>T<sub>2</sub> (T = -O and -F) and Janus Mo<sub>2</sub>TiC<sub>2</sub>OF MXenes from machine learning potentials
Qiu Y.; Jing Z.; Liu H.; He H.; Wu K.; Cheng Y.; Xiao B.
Published：2024-04-18
DOI：10.1039/d4nr00015c
研究背景
随着社会的不断发展，人们对新材料的需求也在不断增长。然而，在研究新材料的过程中，科学家们发现了一个难题：如何准确预测材料的声子光谱和晶格热导率？这一问题一直困扰着研究者们。
研究内容
最近，一篇发表在《Nanoscale》期刊上的论文提出了一种新的方法来解决这个问题。这篇论文研究了Mo<sub>2</sub>TiC<sub>2</sub>T<sub>2</sub>（T = -O 和 -F）和Janus Mo<sub>2</sub>TiC<sub>2</sub>OF MXenes的晶格热导率和声子准粒子谱。研究者们使用了机器学习势（MTP）来训练和验证MXenes的势能，并结合谐振晶格动力学计算，成功获得了温度重整化的声子光谱、三声子散射率、声子弛豫时间和有限温度下的晶格热导率。他们的研究结果表明，在Mo<sub>2</sub>TiC<sub>2</sub>和Mo<sub>2</sub>TiC<sub>2</sub>O<sub>2</sub>单层中，非谐效应相对较弱，而Mo<sub>2</sub>TiC<sub>2</sub>F<sub>2</sub>和Janus-Mo<sub>2</sub>TiC<sub>2</sub>OF单层中存在较强的非谐效应。
研究意义
这项研究的创新之处在于通过机器学习势结合分子动力学模拟，在未来能够快速可靠地计算MXenes的声子散射过程和晶格热导率。这项工作为解决MXenes材料中的非谐效应问题开辟了新的途径，具有重要的研究意义。
希望这篇文章能帮助你更好地了解最新的材料研究进展！
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