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信任開花

鐵桿木蟲 (知名作家)

[求助] 幫忙看一下吉林大學馬琰銘老師這篇關于熱電計算的文章,期待和感謝

我剛剛接觸熱電方面的東西,想問些小白問題,期待你的回復和參與

看了馬琰銘老師的這篇文章(Enhanced thermoelectric performance of PbTe within the orthorhombic Pnma phase),
(1)文章先做收斂測試(較少的k點),然后做輸運計算(非常多的k點設置)
         這個過程相當于vasp計算中的先優(yōu)化,然后靜態(tài)計算么?后面做輸運設置k點的
         時候,有什么要求么,為何前面較少的k已經收斂了,還有更多的k點計算呢

         這個非常多的k點計算是在前面優(yōu)化自洽的基礎上靜態(tài)計算的么?

(2)看vasp文獻的時候,大家都會說用了一個什么樣的超胞或者包含了多少原子的胞進
          行的計算,但是這篇文獻用wien2k計算的時候,沒有這方面的信息,而只是論述
          p型摻雜或者n型摻雜,這個不知道你能看出馬老師他們計算的時候選擇的超胞的大
          小么?因為選擇不同的超胞大小對于不同的摻雜濃度,實驗上,摻雜濃度對于熱電
          材料相關參數(shù)的影響是很大的啊。
          作為試驗,我選用2*2*2的超胞摻雜(替換其中一個原子),然后計算,這個摻雜
          濃度是不是太高了?

期待各位回復和交流[ Last edited by fzx2008 on 2012-4-8 at 12:53 ]
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gavinliu7390

木蟲 (著名寫手)

葉落鷹飛

【答案】應助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感謝參與,應助指數(shù) +1
fzx2008: 金幣+3, 謝謝指教 2012-04-08 21:06:46
信任開花: 金幣+5, ★★★很有幫助, 非常感謝 2012-04-09 09:05:29
第一作者已經去美國了。
計算不同的性質需要不同的k點。 如果結構優(yōu)化,可能較少的k點就可以。熱電性質可能需要稠密的k點。
這里的參雜應該用的是剛性帶參雜理論,不是用超胞的辦法。
真理是一點點接近的!
4樓2012-04-08 21:04:27
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普通回帖

fzx2008

榮譽版主 (著名寫手)

優(yōu)秀版主優(yōu)秀版主

期待馬老師學生現(xiàn)身說法~
2樓2012-04-08 12:44:09
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fzx2008

榮譽版主 (著名寫手)

優(yōu)秀版主優(yōu)秀版主

【答案】應助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感謝參與,應助指數(shù) +1
liliangfang: 金幣+2, 謝謝交流 2012-04-08 16:49:05
信任開花: 金幣+10, ★★★★★最佳答案, 感謝fzx2008 版建議和提醒,因為知道你做熱電,所以就直接找你幫忙啦,給你帶來不便表示歉意,稍后加入熱電群,嗯,感謝 2012-04-08 19:58:34
1. transport計算要求非常密的k點!輸運分布函數(shù)中的group velocity計算的需要,請查看相關公式。那到底需要多密呢?這兒有這樣的一個問答:
“ Hou many k-points should I use for a transport calculaion? ”
" This of-course depends on your system, but generally 'a lot'. "
我的理解是需要做收斂測試的,即:增加K點至關心的熱電系數(shù)收斂。

2. 文章中的Fig3、Fig4橫坐標的載流子濃度(空穴、電子)不同于你所述的摻雜濃度。參考其他摻雜的熱電計算。

僅供參考~
3樓2012-04-08 13:33:21
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uuv2010

榮譽版主 (職業(yè)作家)

優(yōu)秀版主

引用回帖:
4樓: Originally posted by gavinliu7390 at 2012-04-08 21:04:27:
第一作者已經去美國了。
計算不同的性質需要不同的k點。 如果結構優(yōu)化,可能較少的k點就可以。熱電性質可能需要稠密的k點。
這里的參雜應該用的是剛性帶參雜理論,不是用超胞的辦法。

能不能科普一下’剛性帶參雜理論‘?謝謝
5樓2012-04-08 22:33:17
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信任開花

鐵桿木蟲 (知名作家)

引用回帖:
4樓: Originally posted by gavinliu7390 at 2012-04-08 21:04:27:
第一作者已經去美國了。
計算不同的性質需要不同的k點。 如果結構優(yōu)化,可能較少的k點就可以。熱電性質可能需要稠密的k點。
這里的參雜應該用的是剛性帶參雜理論,不是用超胞的辦法。

反正是剛性帶摻雜,那就是說選用最小的摻雜的胞計算都行的?

這樣理解你的回答可對呢
從不溫柔,從不體貼,從不講理
6樓2012-04-09 09:07:50
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tangosnow

木蟲 (小有名氣)

wien2k計算時,應該選取的超胞的原子數(shù)不多。要不你寫信去問問?
7樓2012-04-09 19:32:56
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goldenfisher

金蟲 (著名寫手)

我想主要是因為能量對K點的敏感性沒有熱電性質對K點的敏感性高,這是因為在計算熱電性質的時候,需要滿足某些求和規(guī)則,且要對K點加權求和。所以在能量優(yōu)化時,k點可以稍微稀疏一些。當然,這要取決于收斂測試,只是二者收斂的對象不一樣。
8樓2012-04-10 10:50:44
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yaogejlu

至尊木蟲 (小有名氣)

★ ★ ★
uuv2010: 金幣+3, 多謝詳細指導~ 2012-04-10 23:14:54
對于問題1:
這個過程可以認為是vasp計算中的先優(yōu)化并測試參數(shù),然后做靜態(tài)計算。做輸運的時候K點一定要密集。因為以電導率張量為例,它與輸運分布函數(shù)、費米分布函數(shù)的積分有關,是倒空間在一定范圍內的電子能量分布的集體體現(xiàn),在計算機內部進行處理的時候是用求和代替積分的,求和的結果要求項數(shù)越多則越能夠與積分接近?梢詤⒖糚RB 80,075117 (2009)相應說明。
關于用多少K點合適Boltatrap說明里面有:
How many k-points should I use for a transport calculation.
This of-course depends on your system, but generally “a lot”. A rule of thumb is that your convergence tests shoul start at 16 × 106/Vpuc, where Vpuc is the volume of the primitive unit cell. Please note that you do not need to redo the full scf cycle with the dense k-mesh.

非常多的k點計算可以是在前面優(yōu)化自洽的基礎上的靜態(tài)計算。但是這樣很費時間,在Wien2k里面先進行小K點自洽計算,實際上這是在求體系的電荷密度。然后利用這個電荷密度直接加大K點算一次能量的分布即可。即求出case.energy(so)的結果。對于VASP而言道理應該也是一樣的,但是沒有試過。VASP的輸運計算可以參考:Adv. Funct. Mater. 2008, 18, 2880–2888。
9樓2012-04-10 18:17:09
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yaogejlu

至尊木蟲 (小有名氣)

★ ★ ★ ★ ★
uuv2010: 金幣+5, 介紹的很詳細,多謝~ 2012-04-10 23:15:12
對于問題2:
樓主所引用的文獻是用剛性帶模型計算的,在雜質原子很少的情況下,用本征的材料進行計算。因為在剛性帶模型里面假定摻雜不會影響材料的能帶分布,只會影響化學勢的位置。
對于樓主的體系,可以用本征的材料進行計算,然后進行輸運計算。同時也可算一下2*2*2的超胞摻雜(替換其中一個原子)的輸運。并將兩個結果加以比較。當然要搞清楚2*2*2的超胞摻雜時的化學勢是多少。

在PRB 85, 035207 (2012)中有這樣一段話:
*First, as seen in Fig. 2, it is important to note that the valence and conduction band of the stoichiometric compound are parabolic. As shown above, both Sn and Zn substitution act in a rigid-band-like fashion. Therefore, for small amounts of substituents, the bands will continue to remain parabolic. Hence, experimentally the transport can be modeled using simple parabolic band expressions to obtain the concentration of charge carriers in the system.
可以參考。

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10樓2012-04-10 18:17:51
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