ПІДВИЩЕННЯ ТЕРМОЕЛЕКТРИЧНИХ ВЛАСТИВОСТЕЙ ПАРОФАЗНИХ КОНДЕНСАТІВ SnTe ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ ШІ - Маковишин, В. І.; Демчина, М. М. (METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, 2024)
У статті досліджуються можливості підвищення термоелектричних властивостей станум телуриду (SnTe) за допомогою сучасних методів штучного інтелекту. SnTe — напівпровідниковий матеріал із кристалічною структурою NaCl, вузькою забороненою зоною ( 0,2 еВ) і високою концентрацією носіїв заряду, широко використовується для створення термоелектричних елементів р-типу провідності. Однак ефективність SnTe обмежується структурними дефектами, зокрема вакансіями стануму, що впливає на електропровідність (σ), коефіцієнт Зеєбека (S) та термоелектричну потужність (S²σ). Методи машинного навчання та генеративні алгоритми дозволяють прогнозувати властивості матеріалу й оптимізувати умови синтезу, скорочуючи час і витрати. Використовуючи нейронні мережі, змодельовано зв’язки між складом, морфологією та термоелектричними характеристиками. Це дозволило створити нові склади SnTe з легуючими елементами (галлій, бісмут), які демонструють покращені властивості. Методологія включала осадження плівок SnTe (40–800 нм), аналіз морфології атомно-силовою мікроскопією та дифрактометрією, створення навчальних наборів даних. Генетичні алгоритми використовувались для пошуку оптимальних складів, а моделі комп’ютерного зору автоматизували аналіз поверхонь, визначаючи оптимальну орієнтацію нанокристалів для мінімізації теплового опору. Результати показали підвищення електропровідності до 12·10³ Ом⁻¹·см⁻¹, коефіцієнта Зеєбека до 85 мкВ/К і термоелектричної потужності до 25 мкВт/К²·см (покращення на 39–50%). Оптимізація товщини плівок і розподілу нанокристалів суттєво вплинула на зниження теплових втрат. Отримані результати відкривають перспективи застосування SnTe у високоефективних термоелектричних генераторах, охолоджувальних системах, промисловій утилізації тепла та відновлюваній енергетиці.