Un nouvel algorithme utilise les éléments chimiques d'un cristal pour prédire ses propriétés matérielles. L'algorithme simplifie les calculs requis pour la découverte de matériaux et accélère le processus d'environ 10, 000 fois, par rapport aux algorithmes existants. Crédit :Second Bay Studios/Harvard SEAS
Même dans les voitures les plus économes en carburant, environ 60 pour cent de l'énergie totale de l'essence est perdue par la chaleur dans le tuyau d'échappement et le radiateur. Pour lutter contre cela, les chercheurs développent de nouveaux matériaux thermoélectriques capables de convertir la chaleur en électricité. Ces matériaux semi-conducteurs pourraient faire recirculer l'électricité dans le véhicule et améliorer le rendement énergétique jusqu'à 5 %.
Le défi est, les matériaux thermoélectriques actuels pour la récupération de la chaleur perdue sont très coûteux et longs à développer. Un des matériaux de pointe, fabriqué à partir d'une combinaison d'hafnium et de zirconium (éléments les plus couramment utilisés dans les réacteurs nucléaires), a pris 15 ans entre sa découverte initiale et ses performances optimisées.
Maintenant, des chercheurs de la Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) ont développé un algorithme qui peut découvrir et optimiser ces matériaux en quelques mois, s'appuyant sur la résolution d'équations de mécanique quantique, sans aucun apport expérimental.
"Ces systèmes thermoélectriques sont très compliqués, " a déclaré Boris Kozinsky, récemment nommé professeur agrégé de science computationnelle des matériaux à SEAS et auteur principal de l'article. "Les matériaux semi-conducteurs doivent avoir des propriétés très spécifiques pour fonctionner dans ce système, y compris une conductivité électrique élevée, haute puissance thermique, et une faible conductivité thermique, pour que toute cette chaleur soit convertie en électricité. Notre objectif était de trouver un nouveau matériau qui satisfasse à toutes les propriétés importantes pour la conversion thermoélectrique tout en étant stable et bon marché."
Kozinsky a co-écrit la recherche avec Georgy Samsonidze, ingénieur de recherche au Robert Bosch Research and Technology Center de Cambridge, MA, où les deux auteurs ont mené la plupart des recherches.
Pour trouver un tel matériau, l'équipe a développé un algorithme qui peut prédire les propriétés de transport électronique d'un matériau en se basant uniquement sur les éléments chimiques utilisés dans le cristal cristallin. La clé était de simplifier l'approche informatique pour la diffusion électron-phonon et de l'accélérer d'environ 10, 000 fois, par rapport aux algorithmes existants.
La nouvelle méthode et les résultats du dépistage informatique sont publiés dans Matériaux énergétiques avancés .
En utilisant l'algorithme amélioré, les chercheurs ont passé au crible de nombreuses structures cristallines possibles, y compris des structures qui n'avaient jamais été synthétisées auparavant. De ceux, Kozinsky et Samsonidze ont réduit la liste à plusieurs candidats intéressants. Parmi ces candidats, les chercheurs ont poursuivi l'optimisation des calculs et envoyé les plus performants à l'équipe expérimentale.
Dans un effort antérieur, les expérimentateurs ont synthétisé les meilleurs candidats suggérés par ces calculs et ont trouvé un matériau aussi efficace et stable que les matériaux thermoélectriques précédents, mais 10 fois moins cher. Temps total entre le dépistage initial et les appareils fonctionnels :15 mois.
"Nous avons fait en 15 mois de calcul et d'expérimentation ce qui a pris 15 ans pour que les matériaux précédents soient optimisés, " a déclaré Kozinsky. " Ce qui est vraiment excitant, c'est que nous ne comprenons probablement pas encore pleinement l'étendue de la simplification. Nous pourrions potentiellement rendre cette méthode encore plus rapide et moins chère."
Kozinsky a déclaré qu'il espère améliorer la nouvelle méthodologie et l'utiliser pour explorer le transport électronique dans une classe plus large de nouveaux matériaux exotiques tels que les isolants topologiques.