近日，材料基因组工程研究院杨炯教授团队在第一性原理高通量筛选热电材料中获重要进展。论文相关工作以"Defect-Mediated Rashba Engineering for Optimizing Electrical Transport in Thermoelectric BiTeI(缺陷诱导的Rashba工程调控热电材料BiTeI的电输运性质)"为题被计算材料著名期刊NPJ Computational materials接收发表。
该工作利用材料基因组高通量的研究方法，结合第一性原理计算，通过自行开发的“五点法”，高通量地从62个待选掺杂BiTeI中筛选出了32个具有Rashba效应的体系。根据掺杂元素对Rashba参量αR与调控，以及αR与热电性能的关系，找到了6个具有良好电输运性质的掺杂BiTeI材料。其中五点法是根据材料本身在Rashba自旋劈裂中产生的自旋极化分布特性所提出的，具有普适性，未来可以用于其它Rashba体系的筛选。在BiTeI中，能产生Rashba效应的掺杂元素可将αR在0～4.05eV·Å这个很宽的范围内调节，可适用于不同相关功能性质的需求。在热电性能方面，该工作采取杨炯教授课题组自行开发的电输运软件包TransOpt进行计算，得到了最优功率因子的αR范围在2.75～3.55eV·Å之间，可通过6种掺杂元素来获得。
Rashba效应是一种由于自旋轨道耦合效应以及对称性破缺而引起的能带自旋劈裂现象。Rashba参量αR是评价材料Rashba自旋劈裂强度的重要指标。材料的电输运性质及易受到Rashba参量的影响，因此通过Rashba参量来综合调控体系的电输运性质，找到具有最佳功率因子的Rashba参量范围，对于设计新型Rashba热电材料具有重大的意义。该工作证明了一种新的电输运性能调控方法-Rashba工程的可操作性。对于Rashba参量的调控，不仅有利于热电材料的应用，对于其他Rashba相关的功能材料，也具有重要的意义。
上海大学材料基因组工程研究院为本论文的第一完成单位和通讯单位。论文第一作者为上海大学材料基因组工程研究院博士生李鑫，通讯作者为上海大学杨炯教授和南方科技大学张文清教授。整个研究工作是依托我校材料基因组工程研究院，并与南方科技大学、美国华盛顿大学、美国密苏里大学进行深入合作完成的。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41524-020-00378-4