Nano-κ : un code Python pour la modélisation multi-échelle de la conductivité thermique

Nano-κ : a Python code for the multiscale modelling of the thermal conductivity

• Auteur / Autrice : Bruno Hartmann da Silva
• Direction : Laurent Chaput, David Lacroix
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Énergie et Mécanique
• Date : Soutenance le 05/12/2023
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale SIMPPé - Sciences et ingénierie des molécules, des produits, des procédés, et de l'énergie (Lorraine)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'énergétique et de mécanique théorique et appliquée (Nancy)
• Jury : Président / Présidente : Jérôme Saint-Martin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent Chaput, David Lacroix, Anne Tanguy, Francis Henrique Ramos França, Mouna El Hafi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jérôme Saint-Martin, Anne Tanguy

Mots clés

Mots clés contrôlés

Python (langage de programmation)

Théorie du transport

Semiconducteurs

Simulation par ordinateur

Conductivité thermique

Transfert de chaleur

Appareils électroniques

Phonons

Mots clés libres

Phonons

Nanodispositifs

Transfert de chaleur

Conductivité thermique

Simulation numérique

Semi-conducteurs

Phonons

Nanodevices

Heat transfer

Thermal conductivity

Numerical simulation

Semiconductors

Résumé

Les appareils électroniques sont présents dans presque tous les aspects de la société moderne et leur optimisation et leur contrôle sont d'une importance capitale pour le développement de nouvelles technologies. En outre, les préoccupations environnementales relatives à leur efficacité énergétique et à leur durée de vie nécessitent de tester des alternatives qui minimisent l'impact de l'homme sur la nature. Les semi-conducteurs, tels que le silicium (Si) et le germanium (Ge), sont l'un des matériaux les plus couramment utilisés dans les nanodispositifs électroniques. Dans ce contexte, l'étude des phonons, quanta de vibration du réseau cristallin, qui sont les principaux vecteurs de l'énergie thermique dans les semi-conducteurs, suscite une forte motivation. À l'échelle macroscopique, les propriétés des matériaux telles que la conductivité thermique sont généralement considérées comme indépendantes des conditions de bord. Ce n'est pas le cas à l'échelle nanométrique, où chaque mode de vibration du matériau peut se comporter différemment en raison de la configuration géométrique. Cela nécessite un calcul plus détaillé pour comprendre comment les paramètres géométriques affectent la capacité du nanodispositif à conduire la chaleur. Il est important de comprendre la conduction de la chaleur à l'échelle nanométrique pour éviter la surchauffe du système et pour comprendre comment la température affecte ses performances électriques. Les outils informatiques pourraient fournir des informations précieuses pour comprendre ces effets. En fait, plusieurs travaux ont déjà utilisé des calculs numériques pour comprendre le comportement thermique des nanodispositifs, mais généralement avec des codes internes qui ne sont pas ouverts à la communauté. Dans ce contexte, cette thèse présente Nano-κ, un code Python pour résoudre l'équation de transport de Boltzmann (BTE) dans les nanodispositifs en utilisant la méthode Monte Carlo avec des données ab initio en entrée. Tout d'abord, la théorie du transport des phonons et sa mise en œuvre dans Nano-κ sont discutées. Ensuite, une analyse de sensibilité est réalisée pour vérifier l'effet des principaux paramètres de simulation sur la conductivité thermique estimée. La conductivité thermique calculée par Nano-κ est ensuite comparée aux résultats de la littérature dans plusieurs contextes de couches minces et de nanofils, qui montrent en général une bonne concordance. En outre, une géométrie arbitraire est simulée dans deux cas différents, démontrant la flexibilité et la cohérence d'Nano-κ pour fournir de bonnes estimations du transfert de chaleur dans les nanodispositifs. La thèse conclut en suggérant des pistes d'amélioration possibles pour les travaux futurs.

Electronic devices are present in almost every aspect of modern society and their optimisation and control is of paramount importance in the development of new technologies. In addition, environmental concerns about their energy efficiency and lifetime require the testing of alternatives that minimise human impact on nature. One of the most common materials used in electronic nanodevices is semiconductors, such as silicon (Si) and germanium (Ge). In this context, there is a strong motivation to study phonons, quanta of crystal lattice vibration, which are the main carriers of thermal energy in semiconductors. At the macroscale, material properties such as thermal conductivity are usually considered to be independent of boundary conditions. This is not the case at the nanoscale, where each vibrational mode of the material can behave differently due to the geometric configuration. This requires a more detailed calculation to understand how geometric parameters affect the ability of the nanodevice to conduct heat. Understanding heat conduction at the nanoscale is important to avoid overheating the system and to understand how temperature affects its electrical performance. Computational tools could efficiently provide great insights to understand these effects. In fact, several works have already used numerical calculations to understand the thermal behaviour of nanodevices, but usually with in-house codes that are not open to the community. In this context, this thesis presents Nano-κ, a Python code to solve the Boltzmann transport equation (BTE) in nanodevices using the Monte Carlo method with ab initio data as input. First, the theory behind phonon transport and its computational implementation in Nano-κ is discussed. Then, a sensitivity analysis is performed to verify the effect of the main simulation parameters on the estimated thermal conductivity. The thermal conductivity calculated by Nano-κ is then compared with results from the literature in several thin film and nanowire settings, which in general show good agreement. In addition, an arbitrary geometry is simulated in two different cases, demonstrating Nano-κ's flexibility and consistency in providing good estimates of heat transfer in nanodevices. The thesis concludes by suggesting possible avenues for improvement in future work.