Kelvinの公式でSeebeck係数

AkaiKKR(machikaneyama)で計算された状態密度から Kelvin の公式を利用して、遷移金属のゼーベック係数を計算しました。
\begin{equation}
S = - \frac{1}{|e|}\frac{\mathrm{d}\mu}{\mathrm{d}T}
\end{equation}
ここで S はゼーベック係数、 e は電気素量、 μ は化学ポテンシャル、T は絶対温度です。結果はそこそこ良く実験値を再現しました。

Kelvin.png
Fig.1: Kelvinの公式で計算されたゼーベック係数(実線)と実験から得られた文献値(丸シンボル)。パラジウム(赤)、プラチナ(青)、タングステン(緑)、モリブデン(黒)。



ゼーベック係数


ゼーベック係数(熱電能)は、以下の式で表されます。

\begin{equation}
S = \frac{1}{eT}\frac{K_1}{K_0}
\end{equation}
ここでKn
\begin{equation}
K_n = \int_{-\infty}^{\infty}\sigma(\epsilon)(\epsilon - \mu)^{n} \left( - \frac{\mathrm{d}f}{\mathrm{d}\epsilon}\right) \mathrm{d}\epsilon
\end{equation}

この式の中の σ(ε) はエネルギーに依存する電気伝導度とでも呼ぶべきもので、これを具体的に計算するには、通常のバンド計算から得られる電子の群速度に加えて、電子がどのように散乱されるかを表す散乱時間も必要になります。これは不可能ではありませんが、結構大変です。

これに対して熱電材料の物質科学―熱力学・物性物理学・ナノ科学 (物質・材料テキストシリーズ)では、とても簡単な近似式として Kelvin の公式を示しています。
\begin{equation}
S = - \frac{1}{e}\frac{\mathrm{d}\mu}{\mathrm{d}T}
\end{equation}
Scilabで金属の化学ポテンシャルに書いたとおり、金属の状態密度さえ分かっていれば化学ポテンシャルは計算できるので、バンド計算的には、とても簡単な手法です。(というか、これで精度よくゼーベック係数が計算できるのなら、群速度とか散乱時間とか一体なんだったのという感じ)

計算手順


まずAkaiKKRで状態密度を計算しました。2500 K 程度なら化学ポテンシャルの大きさもたいしたこと無いはずなので ewidth を小さくして計算すべきですが、雑な計算ということで価電子を全て含むエネルギーとしました。

c------------------------------------------------------------
go data/Pt
c------------------------------------------------------------
c brvtyp a c/a b/a alpha beta gamma
fcc 7.41 , , , , , ,
c------------------------------------------------------------
c edelt ewidth reltyp sdftyp magtyp record
0.001 0.9 sra mjw nmag 2nd
c------------------------------------------------------------
c outtyp bzqlty maxitr pmix
update 4 200 0.023
c------------------------------------------------------------
c ntyp
1
c------------------------------------------------------------
c type ncmp rmt field mxl anclr conc
Pt 1 1 0.0 2
78 100
c------------------------------------------------------------
c natm
1
c------------------------------------------------------------
c atmicx atmtyp
0 0 0 Pt
c------------------------------------------------------------

c------------------------------------------------------------
dos data/Pt
c------------------------------------------------------------
c brvtyp a c/a b/a alpha beta gamma
fcc 7.41 , , , , , ,
c------------------------------------------------------------
c edelt ewidth reltyp sdftyp magtyp record
0.001 1.2 sra mjw nmag 2nd
c------------------------------------------------------------
c outtyp bzqlty maxitr pmix
update 20 200 0.023
c------------------------------------------------------------
c ntyp
1
c------------------------------------------------------------
c type ncmp rmt field mxl anclr conc
Pt 1 1 0.0 2
78 100
c------------------------------------------------------------
c natm
1
c------------------------------------------------------------
c atmicx atmtyp
0 0 0 Pt
c------------------------------------------------------------


Pt-DOS.png
Fig.2: プラチナの状態密度


次に計算された状態密度から、電子の数密度neを計算します。
\begin{equation}
n_e = \int_{-\infty}^{\infty}D(\epsilon)f(\epsilon, T)\mathrm{d}\epsilon
\end{equation}
ここでフェルミ分布関数は以下のようになります。
\begin{equation}
f(\epsilon, T) = \frac{1}{\exp \left(\frac{\epsilon - \mu(T)}{k_B T} \right) + 1}
\end{equation}

電子の数密度neは温度に関わらず一定なので、絶対零度 T = 0 (K) のときの電子数密度 ne0 をまず計算します。フェルミ分布関数はこのとき ε < εF で f(ε, 0) = 1, ε > εF で f(ε, 0) = 0 なので
\begin{equation}
n_{e0} = \int_{-\infty}^{0} D(\epsilon) \mathrm{d}\epsilon
\end{equation}
です。

あとは以下の条件を満たすように非線型方程式ソルバで、化学ポテンシャルμを求めます。
\begin{equation}
\int_{-\infty}^{\infty}D(\epsilon)f(\epsilon, T)\mathrm{d}\epsilon - n_{e0} = 0
\end{equation}

化学ポテンシャルが計算できたら、これを数値微分します。
\begin{equation}
\frac{\mathrm{d}\mu}{\mathrm{d}T} \sim \frac{\mu(T+\Delta T) - \mu(T - \Delta T)}{2\Delta T}
\end{equation}

clear;

// *** 物理定数 ***
// アボガドロ数 (/mol)
na = 6.0221413E23;
// 1 (Ry) = 2.179872E-18 (J)
eRy = 2.179872E-18; //(J)
// リュードベリ原子単位系でのボルツマン定数
// Boltzmann constant kB = 1.3806488E-23 (J/K)
kB = 1.3806488E-23 / eRy; // (Ry/K)
// 電気素量
chage = 1.60217662E-19;

// *** 状態密度の読み出し ***
X = fscanfMat("Kelvin-Pt-calc.txt");
Edat = X(:,1);
Ddat = 2 * X(:,2);

// *** 計算用 ***
// エネルギー
E = linspace(min(Edat), max(Edat), 10000);
// 温度
tstart = 10; tstep = 10; tend = 2500;
T = [tstart:tstep:tend];
// 状態密度
D = interp1(Edat, Ddat, E, "linear");

// *** フェルミ分布関数 ***
function fermi = fermi(mu, energy, temp)
fermi = 1 ./ (exp((energy - mu) ./ (kB * temp)) + 1)
endfunction

// *** フェルミ分布関数 ***
n = intsplin(E, (D .* fermi(0, E, 0)));
function y = f1(x, temp)
y = intsplin(E, D .* fermi(x, E, temp)) - n
endfunction

// *** 化学ポテンシャル ***
Snum = ones(T);
for i = 1:length(T) do
temp = 1.01 * T(i);
mu1 = fsolve(0, f1);
temp = 0.99 * T(i);
mu2 = fsolve(0, f1);
// 数値計算による電子比熱
Snum(i) = - eRy * (mu1 - mu2) / (0.02 * T(i)) / chage;
end

// 数値計算による電子比熱
plot(T, 1E6 * Snum, "-b");
Y = fscanfMat("Kelvin-Pt-lit.txt");
plot(Y(:,1), Y(:,2), ".b");

// *** グラフの装飾 ***
xlabel("Temperature (K)");
ylabel("Seebeck coefficient (uV/K)");
xgrid(color("gray"));


Sommerfeld展開


Scilabで金属の化学ポテンシャルでは Sommerfeld 展開から得られた化学ポテンシャルが以下のように書かれるとしています。
\begin{equation}
\mu = \epsilon_F - \frac{\pi^2}{6}k_B^2 \frac{D'(\epsilon_F)}{D(\epsilon_F)}T^2
\end{equation}
したがって、その温度微分は以下のようになります。
\begin{equation}
\frac{\mathrm{d}\mu}{\mathrm{d}T} = - \frac{\pi^2}{3}k_B^2 \frac{D'(\epsilon_F)}{D(\epsilon_F)}T
\end{equation}
状態密度が鋭く変化している(D'(εF)が大きい)ほど大きなゼーベック係数を持つことが分かります。

関連エントリ




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付録


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tag: AkaiKKR KKR ゼーベック係数 状態密度 分散関係 

AkaiKKRで磁鉄鉱

AkaiKKR(machikaneyama)でスピネル型の結晶構造を持つ磁鉄鉱(マグネタイト)Fe3O4の計算を行いました。この計算はYanase and Siratori (1984, J. Phys. Soc. Jpn)で報告されている通り、基底状態ではハーフメタリックな強磁性体になります。(ハーフメタルに関してはAkaiKKRでハーフメタルを参照。)

fccMagnetitie-dos.png
Fig.1: 磁鉄鉱の状態密度。基底状態ではハーフメタルになる。


入力ファイル


磁鉄鉱の結晶構造は以下のように図示できます。

2017y09m18d_154337081.png
Fig.2: 磁鉄鉱の結晶構造


一見すると複雑な結晶構造ですが、fcc格子を持つと考えると計算セルの中の原子の数は14個まで減ります。鉄のAサイトの位置は ±(1/8, 1/8, 1/8) で、Bサイトの位置は (0, 0, 1/2), (1/4, 0, 3/4), (0, 1/4, 3/4), (1/4, 3/4, 0) です。酸素のサイトは ±(-u, u±1/4, -u), ±(-u, -u, u±1/4) で磁鉄鉱の場合 u=0.0048 です。結局、入力ファイルは以下のようになります。

c------------------------------------------------------------
go data/fccMagnetite
c------------------------------------------------------------
c brvtyp a c/a b/a alpha beta gamma
fcc 15.87 , , , , , ,
c------------------------------------------------------------
c edelt ewidth reltyp sdftyp magtyp record
0.001 0.9 sra mjw mag 2nd
c 0.001 1.2 sra mjw mag 2nd
c------------------------------------------------------------
c outtyp bzqlty maxitr pmix
update 4 200 0.035
c------------------------------------------------------------
c ntyp
3
c------------------------------------------------------------
c type ncmp rmt field mxl anclr conc
Fe1 1 1 0.0 2
26 100
Fe2 1 1 0.0 2
26 100
O 1 1 0.0 2
8 100
c------------------------------------------------------------
c natm
14
c------------------------------------------------------------
c atmicx atmtyp
1/8 1/8 1/8 Fe1
-1/8 -1/8 -1/8 Fe1
0 0 1/2 Fe2
1/4 0 3/4 Fe2
0 1/4 3/4 Fe2
1/4 3/4 0 Fe2
0.2548 0.2548 0.2548 O
-0.2548 -0.2548 -0.2548 O
0.2548 -0.0048 -0.0048 O
-0.2548 0.0048 0.0048 O
-0.0048 0.2548 -0.0048 O
0.0048 -0.2548 0.0048 O
-0.0048 -0.0048 0.2548 O
0.0048 0.0048 -0.2548 O
c------------------------------------------------------------


バンド構造


以下にブロッホスペクトル関数(バンド構造)を示します。バンド構造から見てもハーフメタルになっていることが分かります。

Magnetite-up.png
Magnetite-dn.png
Fig.3-4: バンド構造


関連エントリ




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tag: AkaiKKR machikaneyama KKR 強磁性 ハーフメタル 状態密度 分散関係 

ecaljのgetsyml.py

ecaljには、バンド分散を描画するときの対称性のよいパスを自動的に生成してくれる getsyml.py というpythonスクリプトが ~/ecalj/GetSyml/ にあります。そのディレクトリの README に、以下のようなインストール方法が書いてあるのですが、どういう訳か私の環境では上手く行きませんでした。どうやら私のubuntuのpython環境に何かかの問題があるようでした。

===========================
Requirement and Install:

1.seekpath
>git clone https://github.com/giovannipizzi/seekpath/
>python setup.py install

2.matplotlib for 3D plot
> python -m pip install --update pip #pip update
> pip install matplotlib

3.spglib for crystal structure symmetry
>git clone https://github.com/atztogo/spglib.git
>python setup.py install --user
--user install it locally.


そこでAnaconda で Python 環境をインストールするを参考にして、わたしのubuntuにPython 2.7をインストールしたところ getsyml.py が使えるようになりました。


Anaconda の Python 2.7 のセットアップ


まずAnaconda の Python 2.7 をインストールします(3.xではありません)。Anacondaのダウンロードページから、インストールスクリプトをダウンロードし、実行します。

cd ~
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh


すると端末上に、対話型のインストーラーが表示されるので、言われるがままに進めます。最後にAnacondaのpythonをPATHに加えるか聞かれるので yes と答えます。
この段階だと、単純に .bashrc に追記しただけなので source コマンドで .bashrc を再読み込みさせた後 python のバージョンを確認します。

source ~/.bashrc
python --version


以下のように Ananaconda でインストールされたものが表示されていれば成功です。

Python 2.7.14 :: Anaconda, Inc.


seekpath のセットアップ


Python 2.7 のセットアップが完了したら、次に seekpath のセットアップをします。
以下のコマンドを順番に端末に入力します。

cd ~
git clone https://github.com/giovannipizzi/seekpath/
cd seekpath/
python setup.py install


matplotlib のセットアップ


私の環境では特に何もしなくても大丈夫でした。Anacondaではデフォルトでmatplotlibが入ってる?

spglib のセットアップ


以下のコマンドを順番に端末に入力します。

cd ~
git clone https://github.com/atztogo/spglib.git
cd spglib/python/
python setup.py install --user


getsyml.pyの場所をパスに追加


私は ~/ecalj/GetSyml/ をパスに追加しました。
~/.bashrc に以下を追記します。

export PATH="$HOME/ecalj/GetSyml:$PATH"


テスト計算


CIFからecalj入力の作成CIFからecalj入力の作成 その2のセットアップが完了しているという前提で、シリコンのCIFファイルからバンド計算まで一気にやってみます。適当なディレクトリ、例えば ~/ecalj/project/Si-GetSyml/ で以下の順に実行します。

cp ~/cif2cell-1.2.10/cifs/Si.cif si.cif
cif2ctrl.sh si
getsyml.py si
lmfa si
mpirun -np 2 lmf-MPIK si
job_band si -np 2


getsyml.py si を実行すると以下のようなグラフィカルなウインドウが立ち上がります。

Screenshot from 2017-11-15 003A553A41

Fig.1: getsyml.py で得られるブリルアンゾーンの図


最後に job_band si -np 2を実行するとバンド分散の図が得られます。

Screenshot from 2017-11-15 003A583A51

Fig.2: シリコンのバンド構造


ecaljでシリコンのバンド構造(LDA計算)で得られたものと同じバンド分散結果が得られていることが分かります。

関連エントリ




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tag: ecalj 分散関係 

AkaiKKRのspc計算の入出力フォーマット その2

AkaiKKRのspc計算の入出力フォーマットでは、AkaiKKR(machikaneyama)の26 Augsut 2015のバージョンを利用して、それよりも以前の 22 May 2015 のバージョンと同じspcの入出力フォーマットに戻す方法を書きました。入力フォーマットの変更は簡単だったのですが、出力フォーマットの指定方法の変更は、少し面倒くさい感じでした。最新版の 22 July 2016 バージョンのAkaiKKRでは、この出力フォーマットの指定方法も簡単になりました。

具体的には source/spmain.firdfmt の値を変更することによって入力のフォーマットを、また、 iwrtfmt の値を変更することによって出力のフォーマットを変更できます。22 May 2015 のバージョンと同じspcの入出力フォーマットに戻すには、両方とも 1 を指定します。デフォルトの 3 を指定しておくほうがバンド構造のテスト計算には便利かもしれません(参考:AkaiKKRでバンド構造(分散関係))。しかしながら、ねがてぃぶろぐでは、今後とも基本的に22 May 2015 のバージョンと同じ入出力フォーマットで計算をすることにします。

関連エントリ




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tag: AkaiKKR machikaneyama 分散関係 

AkaiKKRとecaljでCuGaTe2 その1

第一原理計算パッケージには、それぞれ特徴があり、計算したい物質によって適切に使い分ける必要に迫られることがあります。AkaiKKR(machikaneyama)は不規則系に適しており、ecaljは半導体のバンドギャップを求めるのに適しています。

例えば、不規則を含む半導体の計算をAkaiKKRで行いたいと考えたとき、不規則を含まない端成分の計算をecaljの結果と比較しておくことは有用です。今回はCuGaTe2を対象として、AkaiKKRで状態密度の計算をおこないました。

CuGaTe2DOS.png
Fig.1: CuGaTe2の状態密度



AkaiKKRとecaljの長所


AkaiKKR(machikaneyama)は、コヒーレントポテンシャル近似(CPA)を導入することによって、合金などの不規則性を扱うことが可能であるという特徴があります。
またecaljはGW近似を用いて、半導体のバンドギャップの見積もりを局所密度近似(LDA)から改善できる長所があります。

他にもさまざまな第一原理計算パッケージが、それぞれ特有の長所を持っています。このため、しばしば複数のコードでの計算結果を比較するということが起こります。

今回と次回では、AkaiKKRの掲示板に投稿された CuGaTe2 のバンドギャップをこれら二つのコードで計算し、バンドギャップと状態密度の比較を行います。今回はAkaiKKRでの計算です。

計算手法


入力ファイルはCannot reproduce the bandgap of CuGaTe2に投稿されているものとほとんど同じですが、少しだけ変更してあります。一つ目の変更点は、スピン軌道相互作用を(計算が重いので)はずした事。二つ目はewidthを小さくしたことです。

c--------------------CuGaTe2---------------------------------
go data/cugate2
c------------------------------------------------------------
c brvtyp a c/a b/a alpha beta gamma
bct 11.5388 1.992 1 90 90 90
c------------------------------------------------------------
c edelt ewidth reltyp sdftyp magtyp record
0.001 0.7 sra pbe nmag 2nd
c------------------------------------------------------------
c outtyp bzqlty maxitr pmix
update 4 500 0.015
c------------------------------------------------------------
c ntyp
5
c------------------------------------------------------------
c type ncmp rmt field mxl anclr conc
Cu 1 0 0.0 2 29 100
Ga 1 0 0.0 2 31 100
Te 1 0 0.0 2 52 100
Es1 1 0 0.0 0 0 100
Es2 1 0 0.0 0 0 100
c------------------------------------------------------------
c natm
16
c------------------------------------------------------------
c atmicx atmtyp
0.23703x 1/4y 1/8z Te
0.76297x 3/4y 1/8z Te
3/4x 0.23703y 3/8z Te
1/4x 0.76297y 3/8z Te
1/2x 1/2y 0.0z Ga
1/2x 0.0y 1/4z Ga
0.0x 0.0y 0.0z Cu
0.0x 1/2y 1/4z Cu
c
0.75x 1/4y 1/8z Es1
0.25x 3/4y 1/8z Es1
3/4x 0.75y 3/8z Es1
1/4x 0.25y 3/8z Es1
c
0.0x 0.0y 0.25z Es2
1/2x 1/2y 0.25z Es2
0.0x 1/2y 0.0z Es2
1/2x 0.0y 0.0z Es2
c------------------------------------------------------------


結果


Fig.1に状態密度を示します。
AkaiKKRでの状態密度やバンド構造(ブロッホスペクトル関数)のエネルギー分解能は source/specx.f の msex で指定することが可能で、デフォルトでは msex=201 となっています。したがって、状態密度を計算するために ewidth = 0.8 Ry とした場合の分解能は 4 mRy 程度になります。その結果、状態密度の図だけを見ると、バンドギャップが存在するか否かが微妙です。

AkaiKKRでバンドギャップの測り方では、バンドギャップを決める場合、状態密度から値を読むよりも、バンド構造から見るほうが良さそうであると書きました。CuGaTe2は、伝導帯の上端(CBM)と価電子帯の下端(VBM)が共にΓ点に存在する直接遷移型の半導体であるとの事なので、その付近のバンド構造をプロットしたのがFig.2です。

CuGaTe2band.png
Fig.2: Γ点周辺のCuGaTe2のバンド構造


GaAsの場合と異なり、CBMにフェルミ準位(というか計算上のエネルギー基準点)が張り付いてしまっていますが、電子の数を足し上げるときの数値計算上の誤差と思うので、いまは気にしないことにします。

ローレンツ関数へのフィッティングは、あまりきれいにいかなかったので、目視で読むと、バンドギャップの大きさはおよそ 30 mRy 程度でしょうか。換算すると 0.4 eV 程度となるので、Cannot reproduce the bandgap of CuGaTe2に書かれている通り 1 eV 程度存在するはずのバンドギャップから見ると過小評価です。

AkaiKKRに限らず密度汎関数理論(DFT)に局所密度近似(LDA)や一般化勾配近似(GGA)を組み合わせた第一原理計算パッケージは、バンドギャップを過小評価してしまう問題が広く知られています。
ecaljで利用できるGW近似は、この問題に対する回答のひとつです。AkaiKKRとecaljでCuGaTe2 その2では、ecaljを用いてCuGaTe2の状態密度とバンドギャップを計算します。

関連エントリ




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付録


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tag: AkaiKKR machikaneyama KKR CPA ecalj 半導体 バンドギャップ バンド構造 分散関係 GW近似 

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