機械学習を活用した FeAlSi 系熱電材料(FAST 材)の研究
高際良樹

民生利用される際に必要とされる熱電材料の条件は，環境.

は じめに調和性とコストに優れることである．現在市販化されている
BiTe 系材料を用いた熱電発電モジュールは，希少元素で構

近年，モノ同士がインターネットでつながる社会( IoT 社

成されるために材料コストが高くなる傾向がある．特に Te会)を支える自立電源の一つとして，熱電発電技術が期待さは 90 以上が Cu の副産物として産出されているが， Cu のれている．現在のところ，各種センサ用電源としてボタン電リサイクル化が進んでいることから生産量が今後更に低下す池が主な電源として使用されているが，交換コストやリサイることが懸念される．

クルコストを考慮すると，メンテナンスフリーの自立電源が我々は，資源性およびコストの両面で Bi Te 系既存材料必要とされている．エネルギーハーベスティング技術の内，に代わる新規熱電材料の研究開発を遂行しており，近年，環普及の進む太陽電池に次ぐ出力が期待できる熱電発電技術は境調和性に優れる Fe Al Si 系熱電材料［ F e Al S i

Ther-

有力な候補である．未利用排熱の内， 200°C以下の温度域がmoelectric Materials］(以下，FAST 材と略す．）を用いた小大部分を占めており，この温度域の排熱を利用してセンサ用型発電モジュール化に成功した(図)．本稿では，主に機械の自立電源として活用することができれば，無駄のないエネ学習を用いた FAST 材の研究開発事例を紹介する(1)(3)．

ルギーの利用につながる．

図1(左)Fe，Al，Si の原材料と FAST 材を用いた小型熱電モジュール，(右)地殻存在量．

国立研究開発法人物質・材料研究機構エネルギー・環境材料研究拠点独立研究者(〒3050047 つくば市千現 121)
Development of FeAlSibased Thermoelectric (FAST) Materials Using Machine Learning; Yoshiki Takagiwa(National Institute forMaterials Science, Tsukuba)
Keywords: thermoelectric materials, thermoelectric modules, firstprinciples calculation, machine learning, FeAlSi
2021年 5 月28日受理[doi:10.2320/materia.60.542]

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特集

.

計算科学を用いた FAST 材の開発とその特徴

我々が新材料探索の際に課した制約条件は，構成元素が無害かつ低コストであることである．計算科学と合金データベース(状態図)(4)の情報を組み合わせた材料探索を行い，FeAlSi 三元系化合物において所望の電子構造を有する可能性のある新材料を見出した(5)．
Fe Al Si 三元系化合物は， t1 から t11 相の安定相が知られている(4)．第一原理計算を用いた電子構造のスクリーニン
グにより，これらの安定化合物の中で t1 相( Fe3Al2Si3 化合物)がフェルミ準位近傍に 0.2 eV 程度の狭ギャップを形成し，室温から200°C程度までの温度域で高い熱電特性を示す可能性が示された(5) ．また，状態図(4) によると， t1 相の生成域が鉄濃度を一定として Al と Si 方向に広く分布しており，

図2

様々な組成の FAST 材の電気出力因子の温度依存性．
）(仕込み組成 Fe36.5Al23.5＋xSi40－x［0x10］

t1 相の優れた特徴の一つである Al と Si 比の組成調整のみでp 型と n 型半導体の作り分けが可能であるということも明らータを取得し，組成・温度・電気出力因子を機械学習のデーかにした(6)．

タセットとして用いた．

FAST 材は精密組成調整や最適な合成プロセスの適用に

図は，様々な組成の FAST 材の電気出力因子の温度依より，室温から200°Cの温度範囲にて IoT 機器が駆動可能な存性を示したものである．出発組成により得られる電気出力発電特性を有する材料であることが実証された(1)(3) ．ま

因子が大きく異なることが分かる(中塗りn 型 FAST 材，た，フォノン計算からも示唆される比較的低い熱伝導率とモ中抜き p 型 FAST 材)．一般的に，電気出力因子はキャリジュールの長期耐久性に重要な優れた機械特性も確認されア濃度の関数であるため，ある程度の規則的傾向を示すことた(1)(7)(8)．一方で，比較的大きな温度差を用いた発電が可能が予想される．このような観点から実験データをみると， xな中温域での廃熱回収を想定した場合には， FAST 材の適＝0 から2.2までは n 型材料としての挙動を示し，x の増加と用温度範囲を低温側から中温側へと拡張させる必要がある．

ともに電気出力因子の最大値が増加して， x ＝ 2 付近で極大

また，量産化が可能な高性能の FAST 材合成プロセスの確を迎えた後に，減少に転じることが分かる．また x ＝ 3 以上立も必要となる．現在の量産技術としては，真空溶解法，ガでは p 型材料としての挙動を示し，x の増加とともにやはりスアトマイズ法，そして，放電プラズマ焼結法を組み合わせ電気出力因子の最大値が増加して，x＝4.5付近で極大値を迎たバルク試料作製プロセスを採用している．

え，その後，減少に転じる．この結果から一見して，実験により既に最適組成が得られているように思われるが，研究目.

機 械 学 習 を 用 い た FAST 材 の 出 力 特 性 向 上 と
適用温度域の拡張

標は FAST 材の適用温度範囲を低温側から中温側へと拡張させ， 500 K 付近での電気出力因子を向上させることにある．図 2 に示すように，電気出力因子の極大を迎える温度

FAST 材は組成の違いにより出力特性が大きく変化するは組成により異なることから，単純にキャリア濃度の調整だことから，最適な組成を実験的に明らかにする必要がある．

けでは電気出力因子の温度依存性までを制御することは難し

一般的に，非化学量論組成を有する物質に対する第一原理計

い．また， FAST 材の場合，組成を0.1 at程度変化させた

算は，構造モデルの構築が極めて煩雑になり，現状ではだけでも，出力因子の絶対値と温度依存性が顕著に変化する

FAST 材の最適組成を予測することは困難な状況である(9)．

ことから，実験的に最適解を得るためには多くの試行が必要

このような背景のもと，我々は「より効率的に」最適組成とされる．

を探索するために，実験と機械学習(ベイズ最適化)を組み合

図 2 に示す様々な組成における電気出力因子の温度依存わせた研究を遂行している．ベイズ最適化とは，ベイズ確率性をデータセットとしてベイズ最適化による機械学習を行っの考え方を用いた推論に基づき未知の関数を最適化する手法

た結果，x＝0.7の組成が次のターゲット組成として予測されであり，その詳細は文献( 10 )を参考にされたい．機械学習

た．実験により x＝ 0.7の試料を作製・評価を行った結果， xを始める際に必要なことは対象となるデータをできるだけ多＝0 の試料と比較して500 K 付近での電気出力因子が15程く収集することである．まずは，様々な組成を有する度向上した．次に， x ＝ 0.7 の測定結果をデータセットに加FAST 材の合成を行った．合成の際には，少量のバルク試え，再度，同様の試行の後，次のターゲットとして x ＝ 0.9料作製プロセス(アーク溶解法＋放電プラズマ焼結法)を採用の組成が予測された．また， 0.9 より大きな x の組成では電した(仕込み組成 Fe36.5Al23.5＋xSi40－x )．熱電材料の出力特性気出力因子が減少することも予想された． x ＝ 0 および x ＝に直結する電気出力因子(パワーファクタ)の温度依存性のデ0.9 の試料の電気出力因子の温度依存性を図に示す． x ＝

ま て り あ 第60巻 第 9 号(2021)
Materia Japan

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図3

機械学習を用いた FAST 材の出力性能向上．

図40.9の試料の電気出力因子は x＝ 0.7 よりもさらに向上し，機機械学習を用いた Co 置換した FAST 材の置換濃度最適化．

械学習による予測データとほぼ一致した．x＝0の試料と比較すると結果として40程度もの特性向上に成功した．x＝0.9の試料が最適組成であることを確認するために，前後の組成2.5, 3.0, 3.5, 3.7, 4.0, 4.5の 9 個の試料の実験データを用い

x ＝ 0.8 および 1.0 の試料を作製し，電気出力因子を評価した

た．その結果，図の破線に示すように， x ＝ 4 が最も高い

ところ，これら二つの組成を有する試料の特性値は x ＝ 0.9特性を示すと機械学習は予測したが，x＝4.1の試料においての特性値を下回った．このことから，x＝0.9が中温域での出僅かに増加する可能性があることが示された．その後，実験力向上に資する組成であることが，2 回の機械学習と実験のにおいて x ＝ 4.1 の試料を作製して電気出力因子を評価した

試行に加え，追加実験により明らかになった(1)．合成した試が，x＝4.0の試料を下回った．データセットに x＝4.1を追加料(x＝0.9)は，室温～700 K までの広範な温度範囲での利用した後に機械学習を行った結果が図 4 の点線である．結果が可能であり，機械学習を併用することにより初めて見出しとして，Co の置換濃度は x＝ 4.0であることが機械学習の結た新組成である．

果からも示され， 750 mWm－1K－1 を 473 K で達成した．こ

x＝1.5以下の組成域は異なる金属相が析出する組成領域での値は，これまで作製された n 型 FAST 材の中で最も高い．

ある．一般的には，金属相が析出することに起因して，ゼー

本稿では， n 型 FAST 材の性能向上に関する取り組みを

ベック係数が顕著に減少することにより，電気出力因子も同紹介したが，今後は p 型 FAST 材に関しても同様に特性向様に低下することが予想される．機械学習が予測した半導体上を目指す．

相と金属相が共存する二相共存領域で特性向上を達成したことは，実験開始前には予想できなかった．以上が機械学習に.

今 後 の 展 望て得られた知見をもとに性能向上のメカニズムを実験的に解明することにより，新たな材料設計指針の構築につながった

FAST 材に対して，室温から700 K までの非常に広範な温例である．

度域で使用可能な新組成を見いだすことに成功した．機械学

.

索や第四元素置換濃度の決定に効果を発揮したことは今後の習が非化学量論組成を示す FAST 材における最適組成の探機 械 学 習 を 用 い た FAST 材 に お け る 第 四 元 素置換の最適化

熱電材料研究に一石を投じるもので，理論科学，計算科学および実験科学に次ぐ第四の科学としてデータ科学のポテンシ

3 節で述べたように，非化学量論組成を示す FAST 材にャルが明示されたといえる．我々は，民生利用に向けておける組成最適化に成功したことを受けて，熱電材料研究のFAST 材 を 用 い た 小 型 発 電 モ ジ ュ ー ル 化 技 術 を 構 築 し ，常套手段である置換元素濃度の最適化に機械学習が適用できFAST 材の性能向上を目指すとともに，実際のアプリケーるかを検証した．Co 置換を行った FAST 材を 3 節と同様のションを想定した研究開発を推進していく．

試料作製プロセスを用いてバルク試料を作製した(仕込み組成 Fe38－xCoxAl24Si38［x＝0, 1.0, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 3.7, 4.0,

本稿で紹介した研究開発の一部は，(国研)物質・材料研究4.1, 4.5］）．なお，この仕込み組成はアーク溶解前にペレッ機構の Zhufeng Hou 特別研究員(現，中科院福建物質結構研

ト化処理を加えることにより変更したものであり，3 節で紹究所)，篠原嘉一博士，徐一斌博士，東京大学の津田宏治教

介した FAST 材の仕込み組成とは異なる(3)．

授との共同研究の成果である．また，国立研究開発法人科学電気出力因子の最初のデータセットとして x＝0, 1.0, 2.0,

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技術振興機構(JST)のイノベーションハブ構築支援事業「情特集報統合型物質・材料開発イニシアティブ( MI2I )」および日本学術振興会科学研究費補助金［基盤研究(B)，課題番号
17H03421, 20H02469］からの支援を受けた．ここに謝意を表する．

文献( 1 ) Z. Hou, Y. Takagiwa, Y. Shinohara, Y. Xu and K. Tsuda: ACS
Appl. Mater. Interfaces, 11(2019), 1154511554.
( 2 ) Y. Takagiwa, T. Ikeda and H. Kojima: ACS Appl. Mater.
Interfaces, 12(2020), 4880448810.
( 3 ) Y. Takagiwa, Z. Hou, K. Tsuda, T. Ikeda and H. Kojima: ACS
Appl. Mater. Interfaces (2021). DOI:10.1021/acsami.1c04583( 4 ) M. C. J. Marker, B. SkolyszewskaKuhberger, H. S.
Effenberger, C. Schmetterer and K. W. Richter: Intermetallics, 19(2011), 19191929.
( 5 ) Y. Takagiwa, Y. Isoda, M. Goto and Y. Shinohara: J. Therm.
Anal. Calorim., 131(2018), 281287.
( 6 ) Y. Takagiwa, Y. Isoda, M. Goto and Y. Shinohara: J. Phys.
Chem. Solids, 118(2018), 9598.

ま て り あ 第60巻 第 9 号(2021)
Materia Japan( 7 ) Y. Takagiwa and Y. Shinohara: Scr. Mater., 172(2019), 98
104.
( 8 ) N. Sato and Y. Takagiwa: Crystals, 11(2021), 388
110.
( 9 ) Z. Hou, Y. Takagiwa, Y. Shinohara, Y. Xu and K. Tsuda: J.
Phys.: Cond. Matter, 33(2021), 195501115.
(10) Information Science for Materials Discovery and Design; T.
Lookman, F. J. Alexander and K. Rajan, Eds.; Springer International Publishing: Switzerland (2016).
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高際良樹

2009年 東京大学大学院 新領域創成科学研究科 物質系専攻 博士課程修了
2009 年 4 月2015 年 3 月 東京大学大学院 新領域創成科学研究科 物質系専攻助教
2012年 4 月2013年 3 月 CaliforniaInstituteofTechnology, Visiting Associate2015 年 4 月 国立研究開発法人物質・材料研究機構に異動
2020年 4 月現職
専門分野材料物性◎低環境負荷の新規熱電材料の研究開発に従事．

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