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赢咖4娱乐Angew: 通过结构预测和机器学习指导发现低热导率氧化物
作者:管理员    发布于:2021-05-12 00:09    文字:【】【】【

  赢咖4赢咖4利物浦大学M. J. Rosseinsky课题组在国际知名期刊“Angewandte Chemie International Edition”发表题为“Discovery of a low thermal conductivity oxide guided by probe structure prediction and machine learning”的论文,他们报道了非周期性钛酸盐Ba10Y6Ti4O27,其室温热导率等于所报道的氧化物的最低值。该结构的特征在于每个位点的不连续占用调制,并且可以视为准晶体。晶格振动的结果局部化抑制了声子的热传递。这种用于低热导率氧化物的新型铅材料是亚稳态的,位于先前已经研究过的四元相场中,因此,其分离需要精确定义的合成方案。通过评估钛酸盐晶体的化学性质,预测未探索的结构基序(有助于合成可合成的新成分以及使用机器学习模型评估其性能),可以实现实验研究所需搜索空间的缩小。

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