热管理前沿科学：看化学式，判断热导率

信息来源：npj Computational Materials，知社学术圈

中国科学院上海硅酸研究所史迅研究员、上海大学杨炯教授组及合作者，以“Number mismatch between cations and anions as an indicator for low lattice thermal conductivity in chalcogenides”为题在《npj Computational Materials》期刊发文。

热导率是热电能量转换等材料的核心参数，快速判断和预测材料的热导率具有重要的科学意义和应用价值。半导体材料中，晶格热导率通常占主导，其数值大小取决于从原子/晶格到晶粒等几乎全尺度的结构特征和多种物理作用过程。但晶格热导率涉及多种物理机制和过程，难以提出一种兼顾效率（简洁直观）与准确性（丰富内涵）的筛选判据，尤其是对结构复杂、种类繁多的新型化合物。

阴阳离子数失配对热输运的影响示意图

研究者们以近年在热电、光电等领域备受关注的铜/银基三元硫属化合物为例，基于73种材料的晶格热导率数据和晶体学信息，提出了快速预测材料晶格热导率的直观判据——阴阳离子数失配度δ = (N_cation-N_anion)/N_anion）。解析了具有较大离子数失配的Cu₄Sn₇S₁₆（d = -0.3125）复杂结构化合物材料的晶体结构和晶格振动模式，分析了低温热输运性质，建立了表观阴阳离子数失配与微观结构畸变、晶胞复杂化以及热导率的关联，系统阐释了该判据的科学内涵。基于此判据预测了一种结构未知的低热导新材料Cu₂Sn₄S₉（d = -0.33），并得到实验验证。

这一简洁直观的离子数失配判据很好地解释了实验现象，筛选出了新的低晶格热导化合物，有望进一步推广到其他复杂化合物体系，为低热导化合物的快速筛选提供指导。