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【会员论文】npj CM丨武汉大学刘胜院士团队：基于机器学习势函数对β-Ga₂O₃基异质界面中热输运行为的多尺度研究：跨尺度参数传递
日期：2026-03-09阅读：76
武汉大学刘胜院士、吴改副教授、沈威副教授团队在学术期刊 npj Computational Materials 发表了一篇名为 Multiscale investigation of thermal transport in β-Ga2O3-based heterointerfaces enabled by machine learning potential: cross-scale parameter（基于机器学习势函数对 β-Ga2O3 基异质界面中热输运行为的多尺度研究：跨尺度参数传递）的文章。
期刊介绍
npj Computational Materials（Nature Partner Journals: Computational Materials）是由Springer Nature出版社出版的一本国际高水平学术期刊，专注于计算材料科学领域的前沿研究。该期刊在2025年被中科院期刊分区表评为材料科学大类1区，最新影响因子（IF）为11.9，5年平均影响因子为13，是计算材料学方向的顶级期刊之一。
背景
电子技术正朝着更微型、更高性能及更高集成的方向不断发展，这也直接导致了电子元件功率密度的急剧攀升。因此，电子系统和器件内部的有效热管理已成为限制其性能提升和可靠性的关键瓶颈。热传递是一个复杂的物理过程，涉及多个时空尺度，特别是在异质结构中的界面热传递。电子器件的热性能最终由跨尺度的多种因素共同决定，包括原子尺度的声子弹性和非弹性散射、介观尺度的界面热输运和扩散-弹道热传输，以及宏观尺度的热分布与热应力的耦合。早期的研究主要集中于单一尺度，而实现跨尺度参数传递以进行多尺度热管理研究仍然是一个重大挑战。因此，开发能够连接微观机制、介观现象和宏观响应的多尺度热输运模拟方法，已成为先进电子材料和器件热管理研究的迫切需求。
近年来，一些研究通过将从微观尺度的第一性原理计算和介观尺度的分子动力学模拟中导出的参数（包括热导率、热膨胀系数和边界热阻）纳入宏观有限元分析，实现了跨尺度耦合的多尺度模拟。然而，这些研究在将参数从微观尺度传递到介观尺度方面仍面临挑战，限制了跨尺度机制的整合。这种局限性源于微观尺度导出的参数与介观尺度获得的参数是相互独立的。此外，介观尺度分子动力学模拟的准确性高度依赖于所使用的原子间势函数的质量。然而，传统势函数难以达到第一性原理计算的精度。这种差异导致微观尺度导出的参数与介观尺度导出的参数之间精度不匹配，最终削弱了宏观有限元模拟的可靠性。在人工智能不断发展的推动下，基于密度泛函理论计算生成的数据集训练的机器学习势函数正成为材料科学中的强大工具。机器学习势函数使分子动力学模拟能够达到与密度泛函理论相当的精度，同时保持高计算效率，特别是在界面热输运研究中，从而为连接微观和介观尺度提供了一条充满希望的途径。机器学习势函数是在微观尺度上通过第一性原理计算获得的原子能量和力进行训练的。随后，使用这些机器学习势函数进行的介观尺度分子动力学模拟生成的结果具有与第一性原理计算相当的精度。这些结果随后被用作宏观有限元分析的输入参数，从而实现从微观到介观再到宏观层面的无缝多尺度信息传递。在各种机器学习势函数中，neuroevolution potential (NEP)因其更高的准确性和更低的计算成本，在界面热传递应用的原子模拟中脱颖而出。NEP则可以通过GPUMD (Graphics Processing Unit Molecular Dynamics)等软件实现。
氧化镓是一种超宽禁带半导体，由于其大禁带宽度、高巴利加优值和极高的临界击穿电场，在高功率电子器件中展现出巨大的潜力。然而，氧化镓的室温平均热导率仅为约15 W·m-1·K-1，这显著限制了其在高功率电子器件中的应用。一种有前景的增强散热方法是构建异质结构，将氧化镓与高热导率材料作为散热基底集成在一起。然而，异质结构的热性能不仅取决于散热衬底热导率，还取决于界面热阻。因此，单尺度研究不足以完全探索基于氧化镓器件的热管理机制，这凸显了对基于氧化镓异质结构中热输运进行全面多尺度研究的必要性。
主要内容
先进电子器件功率密度的不断提高对热管理提出了更高的要求，而传统的单尺度方法无法全面揭示异质结构中复杂的传热机制。本研究基于第一性原理数据集构建机器学习势函数，建立了一个无缝的多尺度仿真框架，实现了从微观到介观再到宏观尺度的跨尺度参数传递。研究发现，β-Ga2O3/金刚石界面的热阻（TBR）高于β-Ga2O3/Si和β-Ga2O3/SiC界面，且TBR随温度升高而降低。通过声子态密度和界面振动模式分析，阐明了其潜在机制。将这些介观尺度的研究成果应用于宏观有限元仿真，结果表明β-Ga2O3/金刚石异质结构的峰值功率承受能力是β-Ga2O3/Si异质结构的226%。进一步分析表明，散热衬底的热导率仍然主导着异质结构器件的热性能。然而，随着衬底热导率和工作温度的升高，热瓶颈逐渐向界面区域转移。此外，晶体取向对散热性能和热应力分布均有显著影响，因此器件设计中需要仔细权衡各种因素。本研究不仅为优化β-Ga2O3基器件性能提供了有效策略，而且为异质结构材料体系中的跨尺度热管理研究建立了一个可推广的范式。
创新点
1.本研究构建了一个从原子尺度到介观尺度再到宏观尺度的无缝多尺度热输运框架，从而能够进行全面的跨尺度热分析。
2.本研究不仅为β-Ga2O3基系统的热管理提供了有价值的优化策略，而且为其他材料热管理的多尺度研究奠定了基础。
3.本研究构建了适用于β-Ga2O3基异质结构的机器学习势函数，为相关领域的后续研究提供了重要的参考与借鉴。
总结
本研究利用原子尺度第一性原理计算构建训练数据集，开发了一个机器学习势函数，旨在模拟β-Ga2O3与不同衬底（Si、SiC及金刚石）异质结构中的界面热输运。该机器学习势函数能够高效、精确地映射原子尺度的物理量（例如原子间能量和原子间力），用于介观尺度的分子动力学模拟，从而实现与密度泛函理论方法精度相当的分子动力学模拟。随后，将分子动力学模拟得到的介观尺度热输运参数（包括界面热阻和热导率）作为宏观有限元模拟的输入。本研究构建了一个从原子尺度到介观尺度再到宏观尺度的无缝多尺度热输运框架，从而能够进行全面的跨尺度热分析。
首先，通过将预测的声子色散关系和径向分布函数与密度泛函理论方法的结果进行比较，验证了NEP在原子尺度上的精度。在此基础上，利用基于NEP的介观分子动力学模拟方法，预测了12种界面构型在不同温度下的界面热阻。预测结果表明，β-Ga2O3/金刚石界面的界面热阻显著高于β-Ga2O3/Si和β-Ga2O3/SiC界面，这打破了传统观点中认为高导热材料天然具有更好散热性能的思维瓶颈。此外，研究表明，特定界面结构的边界热阻并非恒定不变，而可能随温度升高而降低。这一趋势也刷新了以往研究中普遍认为边界热阻恒定的认知。通过结合声子态密度分析和界面振动模式分析方法，从原子到介观尺度的综合视角阐明了边界热阻差异的潜在机制。异质结构的散热性能不仅取决于散热衬底的热导率，还取决于边界热阻。因此，这些研究结果揭示了实际器件工作条件下界面传热的复杂性，并强调了在高保真热管理设计中考虑边界热阻温度依赖性的必要性。最后，利用从介观分子动力学模拟中获得的界面边界热阻值和热导率值进行宏观有限元模拟，旨在系统地研究介观尺度界面现象引起的宏观热响应。分析表明，散热衬底的热导率仍然是决定异质结构热性能的主要因素。然而，当散热衬底具有高热导率时，随着工作温度的升高，边界热阻对整体热性能的影响变得越来越显著。在这种情况下，热瓶颈从衬底内部转移到界面区域，凸显了界面工程在先进异质结构中的重要性。此外，热力耦合分析表明，β-Ga2O3的晶体取向在β-Ga2O3基异质结构中起着至关重要的作用，它不仅显著影响系统的散热能力，而且深刻影响界面热应力的分布。散热效率和可靠性之间的这种权衡是β-Ga2O3基器件设计中的一个关键挑战。因此，进一步优化界面热传输和有效控制热应力对于充分发挥β-Ga2O3基高功率电子器件的性能潜力至关重要。本研究不仅为β-Ga2O3基系统的热管理提供了有价值的优化策略，而且为其他材料热管理的多尺度研究奠定了基础。
项目支持
该项研究得到了国家自然科学基金、深圳市自然科学基金、微纳工程科学全国重点实验室开放基金以及电子制造与封装集成湖北省重点实验室开放基金资助。
图1 一个具有跨尺度参数传递的多尺度模拟框架，涵盖微观、介观和宏观尺度（以 β-Ga2O3 基异质结构为例）。
图2 NEP框架和机器学习效果示意图。a 训练数据集的组成和NEP模型架构示意图。b 训练迭代过程中损失函数的演变。c-f 不同界面结构的界面能随界面距离的变化。g-i NEP预测的能量、力和位力与DFT计算结果的比较。j-l 能量、力和位力预测误差的概率密度分布。
图3 不同条件下β-Ga2O3/衬底异质结构的模拟结果及边界热阻预测。a β-Ga2O3基异质结构模型的示意图。b NEMD模拟中区域组成示意图。c 12种界面构型沿z轴的温度分布。d-e 12种界面构型在300 K下的TBR值。f-h 12种界面构型在200至500 K温度范围内的TBR值。
图4 宏观尺度有限元模拟的示意图和结果。a β-Ga2O3器件结构示意图及热源位置。b 模拟中使用的代表性有限元网格的细节。c 器件的模拟稳态温度分布。d-g 12个异质结构在2 W/mm功率密度下的表面横向温度分布。h 12个异质结构在不同输入功率水平下的最大表面温度。i 不同功率密度下β-Ga2O3层、界面层和衬底层对总温升的贡献。j-m 12个异质结构在2 W/mm功率密度下β-Ga2O3层和衬底层的横向von Mises应力分布。
DOI：
doi.org/10.1038/s41524-026-02007-y
