• Русский
  • 中国
  • English (UK)

Онлайн-курс «Дизайн материалов и термоэлектрические материалы»

Онлайн-курс «Дизайн материалов и термоэлектрические материалы», записи и домашние задания которого выложены на этой странице, проводился с 3 октября по 8 ноября 2022 года.

Курс уникален, в нем рассмотрены основы новой области науки – компьютерного дизайна новых материалов, и его приложения к термоэлектрическим материалам (материалам, способным преобразовывать тепловую энергию в электрическую). Часть лекций и практических занятий на английском языке. Лекторы – известные ученые из Сколтеха и МИСИС (Оганов, Левченко, Табачкова и их ученики).

О курсе

Обзорная лекция. (Артём Оганов)

Лекция 1. Симметрия кристаллов. (Артём Оганов)
Содержание лекции 1
Слайды к лекции 1 (нажмите, чтобы развернуть)
Домашнее задание к лекции 1 (нажмите, чтобы развернуть)


Лекция 2. Химическая связь и свойства атомов. (Артём Оганов)
Содержание лекции 2
Слайды к лекции 2 (нажмите, чтобы развернуть)
Домашнее задание к лекции 2 (нажмите, чтобы развернуть)

Лекция 3. Описание свойств кристаллов. (Артём Оганов)
Содержание лекции 3
Слайды к лекции 3 (нажмите, чтобы развернуть)
Домашнее задание к лекции 3 (нажмите, чтобы развернуть)


Лекция 4. Связь состав-структура-свойства. Примеры кристаллических структур. (Артём Оганов)
Содержание лекции 4
Слайды к лекции 4 (нажмите, чтобы развернуть)
Домашнее задание к лекции 4 (нажмите, чтобы развернуть)

Лекция 5. Квантово-механическое моделирование материалов. (Артём Оганов)
Содержание лекции 5
Слайды к лекции 5 (нажмите, чтобы развернуть)


Практикум по расчетам энергий и свойств кристаллов. (Артём Оганов)
Домашнее задание к лекции 5 и практикуму (нажмите, чтобы развернуть)
  • Освоить базовые команды в системе Linux (просмотр, редактирование, копирование, удаление файлов и директорий).
  • Рассчитать с помощью машинного обучения (для расчетов машинным обучением вам понадобятся структуры в формате CIF. Их можно найти в интернете, например, в базе данных Materials Project) модуль сжатия, модуль сдвига, модуль Юнга, твердость всех бинарных соединений из элементов Al-Be-Si-P-B-C-N-O. Постройте 2D-карты этих свойств. Сравните с экспериментальными данными для Si, а после практического занятия – с модулем сжатия из программы VASP (При помощи программы VASP модуль сжатия рассчитывается по 2 точкам: К = -(P1-P0)/[(V1-V0)/V0]. То есть нужно рассчитать относительное изменение объема при изменении давления).
  • Рассчитайте модули сжатия и сдвига для SrTiO3. Сравните с экспериментом. После практических занятий – сравните с результатом программы GULP. Для этого нужно рассчитать объем при двух близких температурах Т1 и Т2 α = [(V1-V0)/V0]/(T1-T0).
  • Si c использованием программы VASP: сравните энергии двух структур – алмазоподобной и какой-то другой – например, кубической плотноупакованной. Какая структура более стабильна? Сравнивать нужно энергии в пересчете на один атом.
  • Чтение:

Лекция 6. Машинное обучение. (Ефим Мажник)
Содержание лекции 6
Слайды к лекции 6 (нажмите, чтобы развернуть)
Домашнее задание к лекции 6 (нажмите, чтобы развернуть)


Вопросы и ответы по машинному обучению. (Ефим Мажник)

Практикум по применению машинного обучения. (Ефим Мажник)
Чтение/практика (Google Colab)

Лекция 7. Предсказание кристаллических структур. (Артём Оганов)
Содержание лекции 7
Слайды к лекции 7 (нажмите, чтобы развернуть)
Домашнее задание к лекции 7 (нажмите, чтобы развернуть)


Вопросы и ответы по предсказанию кристаллических структур. (Артём Оганов)


Практические задачи с помощью программы USPEX. (Артём Оганов)
Домашнее задание к практическому занятию (нажмите, чтобы развернуть)
  • Сделайте один из расчетов: либо по кристаллу MgAl2O4 (EX02), либо по Леннард-Джонсовской наночастице (EX08), либо расчет с переменным составом для системы «Mo-B». Посмотрите на структуры с помощью программы VESTA – она, кстати, умеет смотреть файлы программы USPEX c множеством структур.
  • Проведите поиск самых твердых и самых стабильных фаз в системе «Mo-B», используя оптимизацию по Парето.

Лекция 8. Thermoelectric figure of merit. (Виктория Панченко)
Содержание лекции 8
Слайды к лекции 8 (нажмите, чтобы развернуть)
Домашнее задание к лекции 8 (нажмите, чтобы развернуть)
  • Чтение:
    • Goldsmid, H. Julian. Introduction to thermoelectricity. Vol. 121. Berlin: Springer, 2010.
    • Rowe, David Michael. Thermoelectrics handbook: macro to nano. CRC press, 2018.

Лекция 9. Основные параметры. Электропроводность. Коэффициент Зеебека. Теплопроводность. ZT. Зонная структура. (Михаил Лаврентьев)
Содержание лекции 9
Слайды к лекции 9 (нажмите, чтобы развернуть)

Лекция 10. Transport theory. (Tao Fan)
Содержание лекции 10
Слайды к лекции 10 (нажмите, чтобы развернуть)
Домашнее задание к лекции 10 (нажмите, чтобы развернуть)
  • Факультативное задание: Скачайте и установите программы AICON, BoltzTrap2 и ShengBTE, выполните примеры расчетов, ознакомьтесь с процессом расчета транспортных свойств.
  • Чтение:
    • Ziman, John M. Electrons and phonons: the theory of transport phenomena in solids. Oxford university press, 2001.


Лекция 11. Введение в программу AICON. (Tao Fan)
Содержание лекции 11
Домашнее задание к лекции 11 (нажмите, чтобы развернуть)
  • Чтение:
    • Tao Fan, Artem R. Oganov. "AICON: A program for calculating thermal conductivity quickly and accurately." Computer Physics Communications 251 (2020): 107074.
    • Tao Fan, Artem R. Oganov. "AICON2: A program for calculating transport properties quickly and accurately." Computer Physics Communications 266 (2021): 108027.
    • Tao Fan, Artem R. Oganov. "Discovery of high performance thermoelectric chalcogenides through first-principles high-throughput screening." Journal of Materials Chemistry C 9.38 (2021): 13226–13235.


Лекция 12. Мастер-класс по программам AICON и BoltzTrap2. (Tao Fan)
Содержание лекции 12
Домашнее задание к лекции 12 (нажмите, чтобы развернуть)

Лекция 13. Поиск новых термоэлектрических материалов: введение в хемоинформатику. (Сергей Левченко)
Содержание лекции 13
Домашнее задание к лекции 13 (нажмите, чтобы развернуть)
  • Чтение:
    • L. M. Ghiringhelli, J. Vybiral, S. V. Levchenko, C. Draxl, and M. Scheffler, “Big data of materials science: Critical role of the descriptor”, Phys. Rev. Lett. 114, 105503 (2015)
    • L. M. Ghiringhelli, J. Vybiral, E. Ahmetcik, R. Ouyang, S. V. Levchenko, C. Draxl, and M. Scheffler, “Learning physical descriptors for materials science by compressed sensing”, New J. Phys. 19, 023017 (2017)
    • Ouyang, R., Curtarolo, S., Ahmetcik, E., Scheffler, M. & Ghiringhelli, L. M. “SISSO: a compressed-sensing method for identifying the best low-dimensional descriptor in an immensity of offered candidates”, Phys. Rev. Mater. 2, 083802 (2018)
    • M. Andersen, S. V. Levchenko, M. Scheffler, K. Reuter, “Beyond Scaling Relations for the Description of Catalytic Materials”, ACS Catalysis 9, 2752 (2019)
    • Z.K. Han, D. Sarker, R. Ouyang, A. Mazheika, Y. Gao, and S.V. Levchenko, “Single-atom alloy catalysts designed by first-principles calculations and artificial intelligence”, Nature communications 12, 1833 (2021)
Тест к лекции 13

Лекция 14. Поиск новых термоэлектрических материалов: Методы поиска дескрипторов. Метод обнаружения особых подгрупп данных. (Сергей Левченко)
Содержание лекции 14
Домашнее задание к лекции 14 (нажмите, чтобы развернуть)
  • Чтение:
    • Wrobel, S. “European Symposium on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery” 78–87 (Springer, 1997)
    • Friedman, J. H. & Fisher, N. I. “Bump hunting in high-dimensional data”, Stat. Comput. 9, 123–143 (1999)
    • Atzmueller, M. “Subgroup discovery”, Wiley Interdiscip. Rev. 5, 35–49 (2015)
    • Boley, M., Goldsmith, B. R., Ghiringhelli, L. M. & Vreeken, J. “Identifying consistent statements about numerical data with dispersion-corrected subgroup discovery”, Data Min. Knowl. Discov. 31, 1391–1418 (2017)
    • Goldsmith, B. R., Boley, M., Vreeken, J., Scheffler, M. & Ghiringhelli, L. M. “Uncovering structure-property relationships of materials by subgroup discovery”, N. J. Phys. 19, 013031 (2017)
    • Z.K. Han, D. Sarker, R. Ouyang, A. Mazheika, Y. Gao, and S.V. Levchenko, “Single-atom alloy catalysts designed by first-principles calculations and artificial intelligence”, Nature communications 12, 1833 (2021)
    • A. Mazheika, Y.-G. Wang, R. Valero, F. Viñes, F. Illas, L. M. Ghiringhelli, S. V. Levchenko, and M. Scheffler, “Artificial-intelligence-driven discovery of catalyst genes with application to CO2 activation on semiconductor oxides”, Nature Communications 13, 419 (2022)
Тест к лекции 14

Лекция 15. Примеры предсказанных термоэлектрических материалов. Дескрипторы и физика. (Сергей Левченко)
Содержание лекции 15
Домашнее задание к лекции 15 (нажмите, чтобы развернуть)
  • Чтение:
    • Yaqiong Zhong, Xiaojuan Hu, Debalaya Sarker, Qingrui Xia, Liangliang Xu, Chao Yang, Zhong-Kang Han, Sergey V. Levchenko, Jiaolin Cui, “Data analytics accelerates the experimental discovery of new thermoelectric materials with extremely high figure of merit”, arXiv:2104.08033
Тест 1 к лекции 15
Тест 2 к лекции 15
Тест 3 к лекции 15

Лекция 16. Критерии Иоффе. Твердые растворы. Низкоразмерные структуры. «Электронный кристалл - фононная жидкость». Зонная инженерия. Примеры. (Алексей Иванов)
Содержание лекции 16

Лекция 17. Технология получения термоэлектриков. (Михаил Воронов)
Содержание лекции 17

Лекция 18. Методы исследования структуры. (Наталья Табачкова)
Содержание лекции 18

Лекция 19. Методы измерения свойств. (Максим Штерн)
Содержание лекции 19

Лекция 20. Схема сборки модулей. Генераторные модули и модули Пельтье. (Денис Богомолов)
Содержание лекции 20

© 2015 - 2023 Artem R. Oganov. Created by Anna Manaenkova and Efim Mazhnik. Supported by program 220 ("Megagrant") of Russian Government & Moscow Institute of Physics and Technology