2020年6月4日，我院工程热物理系胡润副教授在物理类期刊Physical Review X（影响因子12.577）在线发表重要研究进展“Machine-learning-optimized aperiodic superlattice minimizes coherent phonon heat conduction”论文。华中科技大学煤燃烧重点实验室为第一完成单位，胡润副教授为第一作者，日本东京大学Junichiro Shiomi教授为通讯作者。
在过去的几十年中，纳米结构材料中的声子输运越来越受到人们的关注。一般来说，声子波长相对较短，因此声子通常被认为主要是以非相干的粒子态而存在的。近年来，越来越多的研究发现，在考虑声子波粒二象性的超晶格和纳米网格材料结构中，实验测得的晶格热导率比理论预测的粒子态声子热导率低，这也使得相干声子波传输重新引起了人们的关注。关于相干声子波的理论研究较多，但实验方面的研究仍然较少，主要原因是苛刻的实验条件限制，比如纳米结构界面需要相当光滑使得声子发生界面散射后依然保持相干性、界面散射是造成声子去相位的主要原因等。超晶格(Superlattice，SL)材料的纳米层结构以及相干键合的界面特点使其十分适合用于实验研究声子波动相干效应，然而SL结构优化问题中的自由度是巨大的，比如N层二元材料的超晶格的可能结构种类就高达2N种，在众多候选结构中寻找某种特定的结构，传统的优化方法一般较难进行。
针对以上问题，我院胡润副教授与东京大学Junichiro Shiomi教授合作，通过机器学习与第一性原理格林函数耦合的方法，得到了GaAs/AlAs超晶格最小热导率结构，然后通过分子束外延法制造出对应超晶格结构，并采用时域热反射测量法对其热导率进行了测量。研究发现优化结构为非周期超晶格材料，其原因在于优化结构相对于周期结构声子局域化的程度更大，并提出了加权逆向声子参与率公式。进一步，通过分频率概率分析，得到了可引起声子干涉的四种弱相关的局部结构，而优化结构包含了最多的局部结构，导致在较宽的频率范围发生声子干涉，从而抑制了整个频谱范围的声子的热输运，这是造成其整体热导率最低的根本原因。
上述工作表明通过机器学习进行超晶格结构设计可以有效控制相干声子热传导。由于声子局域化作用，非周期超晶格结构的热导率要小于周期结构热导率，其原因在于优化的非周期结构是通过连接多个弱相关性的局部结构，导致在较宽声子频率范围发生声子干涉。这种利用非周期干涉来控制相干声子及对其物理机制的理解为声子工程开辟了一条新途径来，进一步调控纳米结构热传导特性。另外，文章发表以后，多家权威媒体相继进行了新闻报道，包括Phys.ORG（https://phys.org/news/2020-06-minimizing-thermal-crystalline-material-optimal.html）, ScienceDaily（https://www.sciencedaily.com/releases/2020/06/200612111407.htm）， Japan Science and Technology（https://www.jst.go.jp/pr/announce/20200603-3/index_e.html），EurekAlert（https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-06/jsat-mtc061220.php）等。
文章信息：Run Hu, Sotaro Iwamoto, Lei Feng, Shenghong Ju, Shiqian Hu, Masato Ohnishi, Naomi Nagai, Kazuhiko Hirakawa, and Junichiro Shiomi, Machine-Learning-Optimized Aperiodic Superlattice Minimizes Coherent Phonon Heat Conduction, Physical Review X, 10, 021050, 2020 (DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevX.10.021050)
全文链接：https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.10.021050
