综述：基于机器学习的热电材料：在预测、优化与发现方面的综述

《Journal of Alloys and Compounds》：Machine Learning–Driven Thermoelectric Materials: Review on Prediction, Optimization, and Discovery

热电材料研发中机器学习技术的应用综述与挑战分析。摘要：

　　
热电材料机器学习应用研究进展解读

一、研究背景与核心价值
热电材料作为新型能源转换技术的基础，在工业余热回收、固态制冷等关键领域具有重要战略意义。传统研发模式受限于多物理场耦合复杂性和试错成本高昂两大瓶颈，平均单种材料研发周期长达8-12年，研发投入超过2000万美元。该研究系统梳理近五年（2019-2023）领域内237篇核心论文，首次建立"性能预测-设计优化-数据驱动"全链条技术体系，提出机器学习赋能热电材料开发的创新范式。

二、关键技术突破与应用
1. 性能预测体系革新
基于随机森林、梯度提升树等集成学习算法，构建多尺度预测模型。通过融合密度泛函理论（DFT）计算与实验数据，实现电子迁移率（μ）、热导率（κL）等关键参数预测精度达92%。典型案例包括：通过卷积神经网络解析晶格振动模式，将锑化铋基材料Seebeck系数预测误差控制在5%以内；采用图神经网络建模Bi2Te3异质结结构，成功预测界面热电导优化方向。

2. 材料设计优化范式
建立"成分-工艺-性能"三维优化模型，突破传统材料设计单一维度局限。研究显示：贝叶斯优化算法可将掺杂元素组合优化效率提升47倍；通过迁移学习实现从传统半导体到新型钙钛矿材料的跨体系设计，成功开发出热导率低于1 W/mK·K的新型铅镓锡化合物。工艺参数优化方面，采用强化学习算法动态调整热处理制度，使ZT值提升0.3-0.5个量级。

3. 数据驱动发现机制
构建包含16.8万组材料参数的标准化数据库（TE-DB2023），涵盖晶体结构、电子能带、声子特性等12类关键指标。基于生成对抗网络（GAN）已发现23种新型热电材料候选体系，其中8种经实验验证其电导率较传统材料提升1个数量级。虚拟筛选效率达传统方法300倍，单周期可完成10^5种材料组合的评估。

三、技术瓶颈与突破方向
当前主要挑战集中在：
1. 数据质量：实验数据标准化率不足40%，跨尺度参数匹配误差达15-25%
2. 模型泛化：现有模型在新体系外推准确率低于60%
3. 物理融合：仅12%研究实现机器学习与第一性原理计算深度耦合

突破路径包括：
- 建立多源异构数据融合平台（如整合VASP计算、同步辐射表征等12类数据源）
- 开发物理约束增强型神经网络架构（如引入晶格振动-电子输运耦合约束）
- 构建跨尺度验证体系（原子模拟→分子动力学→实验验证三级校验）

四、产业化应用前景
研究团队在河南大学国际焊接联合实验室已实现：
1. 工艺优化：通过机器学习指导热电材料织构制备，使 figure of merit（ZT）从1.2提升至1.8
2. 生产质量控制：建立基于深度学习的在线监测系统，缺陷检出率从85%提升至99.3%
3. 设备能效优化：为某热电材料生产线设计智能调控系统，能耗降低28%，良品率提升19%

五、未来发展趋势
1. 多物理场耦合建模：整合电子、声子、离子输运的多场耦合模型开发
2. 量子计算辅助设计：利用量子退火算法解决复杂构型优化问题
3. 自监督学习应用：在实验数据不足时，通过无监督学习挖掘潜在特征空间
4. 数字孪生系统构建：实现从材料合成到器件应用的全程数字化映射

六、学术贡献与产业价值
本研究首次提出"数据-模型-知识"三级转化机制，构建包含特征工程、模型训练、知识萃取的完整技术链条。产业合作数据显示，采用机器学习优化流程可使：
- 材料研发周期缩短至6-8个月（传统需24-36个月）
- 单位成本降低42%（从$1200/kg降至$700/kg）
- 新材料发现效率提升60倍（从每年1-2种到5-8种）

该研究为智能热电材料开发提供了系统性解决方案，推动材料发现从"经验主导"向"数据+物理"双驱动模式转型，对实现2030年热电转化效率突破5%的战略目标具有重要支撑作用。