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Amorphes Silizium (a-Si) ist ein wichtiges Material für das thermische Management und dient auch als idealer Spielplatz für das Studium des Wärme транспорта in stark ungeordneten Materialien. Die theoretische Vorhersage der Wärmeleitfähigkeit von a-Si über einen breiten Temperatur- und Probenbereich bleibt eine Herausforderung. Hier präsentieren wir eine systematische Untersuchung der thermischen Transporteigenschaften von a-Si, indem wir großangelegte molekulare Dynamik (MD) Simulationen mit einem genauen und effizienten, maschinenlernenden Neuroevolutionsepotenzial (NEP) durchführen, das gegen reichhaltige Referenzdaten berechnet auf quantenmechanischer Dichtefunktionaltheorie-Ebene trainiert wurde. Die hohe Effizienz von NEP ermöglicht es uns, die Auswirkungen von endlicher Größe und Abkühlrate bei der Bildung von a-Si im Detail zu untersuchen. Wir stellen fest, dass eine Simulationszelle mit bis zu 640.000 Atomen (eine kubische Zelle mit einer linearen Größe von 11 nm) und eine Abkühlrate von bis zu 10^11 K s^-1 erforderlich sind, um nahezu konvergente Wärmeleitfähigkeit zu erreichen. Strukturelle Eigenschaften, einschließlich kurz- und mittelreichende Ordnung, charakterisiert durch die Paar-Korrelationsfunktion, die Winkelverteilungsfunktion, die Koordinationszahl, Ringstatistiken und den Strukturfaktor, werden untersucht, um die Genauigkeit von NEP zu demonstrieren und die Rolle der Abkühlrate weiter zu bewerten. Unter Verwendung sowohl der heterogenen als auch der homogenen Nonequilibrium-MD-Methoden und der damit verbundenen spektralen Zerfallstechniken berechnen wir die temperatur- und dickeabhängigen Wärmeleitfähigkeitswerte von a-Si und zeigen, dass sie gut mit verfügbaren experimentellen Ergebnissen von 10 K bis Raumtemperatur übereinstimmen. Unsere Ergebnisse heben auch die Bedeutung quantenmechanischer Effekte in der berechneten Wärmeleitfähigkeit hervor und unterstützen die Quantenkorrekturmethode basierend auf der spektralen Wärmeleitfähigkeit.
Wang et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.