[論文レビュー] Controlling mass and energy diffusion with metamaterials

Fubao Yang, Zeren Zhang+10 more|arXiv (Cornell University)|Sep 9, 2023

Metamaterials and Metasurfaces Applications参考文献 5被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、変換理論、散乱キャンセレーション、トポロジー原理を活用して、メタマテリアルを用いた質量およびエネルギー拡散の制御を可能にする「拡散工学（diffusionics）」というフレームワークを提案する。熱的クローキング、放射冷却器、非相反的熱輸送系といった新規デバイスを実証し、非エルミート的トポロジーおよび時空間的変調を用いた拡散プロセスの制御に顕著な進展を遂げた。これは、熱、粒子、プラズマ系における拡散的輸送の制御に応用可能である。

ABSTRACT

Diffusion driven by temperature or concentration gradients is a fundamental mechanism of energy and mass transport, which inherently differs from wave propagation in both physical foundations and application prospects. Compared with conventional schemes, metamaterials provide an unprecedented potential for governing diffusion processes, based on emerging theories like the transformation and the scattering cancellation theory, which enormously expanded the original concepts and suggest innovative metamaterial-based devices. We hereby use the term "diffusionics" to generalize these remarkable achievements in various energy (e.g., heat) and mass (e.g., particles and plasmas) diffusion systems. For clarity, we categorize the numerous studies appeared during the last decade by diffusion field (i.e., heat, particles, and plasmas) and discuss them from three different perspectives: the theoretical perspective, to detail how the transformation principle is applied to each diffusion field; the application perspective, to introduce various intriguing metamaterial-based devices, such as cloaks and radiative coolers; and the physics perspective, to connect with concepts of recent concern, such as non-Hermitian topology, nonreciprocal transport, and spatiotemporal modulation. We also discuss the possibility of controlling diffusion processes beyond metamaterials. Finally, we point out several future directions for diffusion metamaterial research, including the integration with artificial intelligence and topology concepts.

研究の動機と目的

• メタマテリアルを用いたエネルギーおよび質量の拡散的輸送を統一的理論的・応用的フレームワークで制御すること。
• 変換理論および散乱キャンセレーションに基づく高度なメタマテリアル設計を導入することで、従来の拡散制御の限界を克服すること。
• 非相反的輸送、トポロジカル的エッジ状態、時空間的変調といった新規現象を、拡散系において探求すること。
• 非エルミート的トポロジーおよび機械学習といった最先端の概念と拡散メタマテリアルを結びつけることで、次世代の熱的および質量輸送デバイスを実現すること。
• トポロジー、人工知能、多場面結合を統合する将来の研究方向を特定すること。

提案手法

• 座標変換を用いて、複雑な拡散幾何を解析的に解ける単純な構造に写像することで、変換理論を応用する。
• 散乱キャンセレーション理論を活用し、拡散フラックスを抑制または再配分するメタマテリアルを設計することで、クローキングやシールド効果を実現する。
• 有効媒質理論および極端な異方性を用いて、マクロスケールでの熱的および拡散的応答を調整する。
• 数値最適化およびトポロジカル場理論を用いて、頑健でエッジ局在型の輸送モードを持つシステムを設計する。
• 材料パラメータの時空間的変調を導入することで、熱的および拡散的系において非エルミート的およびフロケトポロジカル相を実現する。
• 熱伝導、対流、放射、電場を含む多物理場系へフレームワークを拡張する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 変換光学の原則を、熱、粒子、プラズマ系における拡散的輸送の制御に一般化する方法は何か？
• RQ2 非相反的、非対称的、またはトポロジカル的に保護された拡散を実現するメタマテリアルの設計原則は何か？
• RQ3 非エルミート的およびトポロジカル物理学を、波動的挙動を超えて拡散プロセスを制御するためにどのように活用できるか？
• RQ4 材料パラメータの時空間的変調が、スキン効果やブレード統計といった新規拡散現象をどのように生成するか？
• RQ5 機械学習およびマルチスケールモデリングが、拡散メタマテリアルの発見および最適化に果たす役割は何か？

主な発見

• 本稿は、熱的・粒子的・プラズマ的系において、メタマテリアルを用いた質量およびエネルギー拡散の制御を統合的フレームワークとして「拡散工学（diffusionics）」として確立した。
• 変換理論および散乱キャンセレーション理論を用いて、熱的クローキング、放射冷却器、見えないセンサーといったメタマテリアルベースのデバイスが理論的に実証された。
• 非エルミート的熱的トポロジーにより、頑健でエッジ局在型の熱輸送が可能となり、熱管理およびエネルギー変換分野への応用が期待される。
• 材料パラメータの時空間的変調により、フロケトポロジカル相および幾何依存スキン効果が、拡散系において実現された。
• 高次元トポロジカル効果、例えば高次スキン効果やフラクタルまたはモアイレ格子が、新規な拡散現象を支えることが示された。
• 拡散メタマテリアルと機械学習の統合は、トポロジカル的および非線形的拡散的挙動の発見に向けた有望な道筋であると特定された。