ANR · 2025
SUPER — Super-réseaux ferroélectriques accordables pour la conductivité thermique
La manipulation des phonons (flux de chaleur) est cruciale pour minimiser les pertes de chaleur dans les circuits électroniques, réaliser des technologies de réfrigération à l'état solide à haut rendement, convertir l'énergie thermoélectrique, et contribuer à un futur type d'informatique basé sur les courants thermiques. SUPER vise à développer des super-réseaux ferroélectriques présentant des propriétés originales de transport des phonons pour contrôler la conductivité thermique via un champ électrique. Les super-réseaux d'oxyde ferroélectrique présentent des structures topologiques exotiques dans les nanocouches tels des parois de domaine et des vortex ferroélectriques. Les parois de domaine possèdent des profils de déformation complexes et interagissent avec les phonons, influençant la conductivité thermique. Outre l'ordre chimique hors plan, l’ordre ferroélectrique hors plan et dans le plan peut être modifié sous champ électrique. Des super-réseaux d'oxydes ferroélectriques de différentes compositions, épaisseurs et périodes seront élaborés pour générer différents ordres chimiques et ferroélectriques. La conductivité thermique sera mesurée par thermoréflectance dans différentes directions. Des mesures in-operando permettront de contrôler l'ordre ferroélectrique par un champ électrique tout en mesurant la conductivité thermique. La combinaison de la thermoréflectance, la diffraction des rayons X, du Raman, le tout sous champ électrique, apportera une compréhension fondamentale des interactions entre parois des domaines et phonons, pour développer un nouveau paradigme de gestion thermique. L'approche multidisciplinaire combinera la science des matériaux, axée sur le contrôle des nanodomaines ferroélectriques, avec la physique de la matière condensée, où conductivité thermique et dynamique des phonons seront étudiées. Les caractérisations multi-échelles (nanométrique au macroscopique) et mesures in-operando seront couplées aux simulations prédictives.
Structures participantes de Université Paris-Saclay
Provenance des données
Sources : scanR. Données consolidées le 27/10/2026. Une erreur ? Elle se corrige dans la source d’origine (HAL, RNSR, annuaire) ; voir comment.