Nanostructured Thermionics for Conversion of Light to Electricity: Simultaneous Extraction of Device Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Thermionic conversion involves the direct conversion of heat, including light-induced heat, from a heat source, e.g., solar energy, to electricity. Although the concept is almost a hundred years old, the progress of thermionic convertors has been limited by issues such as the space-charge effect and availability of materials with desirable mechanical and electrical properties, while maintaining a low work function. Nanotechnology could help address some of the main challenges that thermionic convertors face. However, existing models, which were developed for macroscopic convertors, are not capable of describing all aspects of nanostructured devices. We present a method to evaluate the output characteristics of thermionic convertors with a higher precision than the existing models and the ability to simulate a broader range of parameters, including temperatures, active surface areas, interelectrode distances, and work functions. These features are crucial for the characterization of emergent devices due to the unknowns involved in their internal parameters; the model's high numerical precision and flexibility allows one to solve the reverse problem and to evaluate the internal parameters of the device from a set of simple experimental data. As an experimental case, a carbon nanotube forest was used as the emitter and locally heated to thermionic emission temperatures using a 50-mW-focused laser beam. The current-voltage characteristics were measured and used to solve the reverse problem to obtain the internal parameters of the device, which were shown to be consistent with the values obtained using other methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».