Improved Bulk Materials with Thermoelectric Figure‐of‐Merit Greater than 1: Tl<sub>10–<i>x</i></sub>Sn<sub><i>x</i></sub>Te<sub>6</sub> and Tl<sub>10–<i>x</i></sub>Pb<sub><i>x</i></sub>Te<sub>6</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Noting the steadily worsening problem of depleted fossil fuel sources, alternate energy sources have become increasingly important; these include thermoelectrics, which may use waste heat to generate electricity. To be economically viable, the thermoelectric figure‐of‐merit, zT, which is related to the energy conversion efficiency, needs to be in excess of unity (zT > 1). Tl4SnTe3 and Tl4PbTe3 were reported to attain a thermoelectric figure‐of‐merit zT max = 0.74 and 0.71, respectively, at 673 K. Here, the thermoelectric properties of both materials are presented as a function of x in Tl10–x Sn x Te6 and Tl10–x Pb x Te6, with x varying between 1.9 and 2.05, culminating in zT values in excess of 1.2. These materials are charge balanced when x = 2, according to (Tl+)8(Sn2+)2(Te2−)6 and (Tl+)8(Pb2+)2(Te2−)6 (or: (Tl+)4Pb2+(Te2−)3). Increasing x causes an increase in valence electrons, and thus a decrease in the dominating p‐type charge carriers. Larger x values occur with a smaller electrical conductivity and a larger Seebeck coefficient. In each case, the lattice thermal conductivity remains under 0.5 W m−1 K−1, resulting in several samples attaining the desired zT max > 1. The highest values thus far are exhibited by Tl8.05Sn1.95Te6 with zT = 1.26 and Tl8.10Pb1.90Te6 with zT = 1.46 around 685 K.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».