Improving Thermoelectric Figure of Merit through Materials Engineering: MinimizingThermal Conductivity via Lone Pairs and Introducing Resonant Levels to Increase PowerFactor
Notice bibliographique
Résumé
Thermoelectric devices offer a lot of value to an ever growing demand on the energy market.These devices are able to provide scalable, steady state heating and cooling when provided with power, or they can be used to recover waste heat to convert to electrical power.The efficiency of the device to perform these functions is primarily limited by the thermoelectric material properties, which are ultimately summarized by the thermoelectric figure of merit, zT.In this work, two approaches are taken to optimize zT: the use of lone pair electrons to minimize lattice thermal conductivity, and resonant levels to increase the power factor.In the first approach, we establish low thermal conductivities, in the range of 0.4-1 W/mK, for a variety of I-V-VI2 compounds including a newly established extension to alkali based compounds.In a collaboration between experiment and theory, we determined the root effect of lone pairs on this class of compounds.The knowledge gained from this particular study can then be extended to other classes of compounds to determine which materials can be expected to have low thermal conductivity.In the second approach, we explore several promising systems to seek an effective resonant level, that is, one which increases the density of states in such a way as to increase the Seebeck coefficient above the Pisarenko relation.In the process, we discover a resonant effect in PbTe:Ti that allows for robust production methods.We also discover an effective resonant level in CoSb3:Al that results in a two-fold increase in Seebeck coefficient over literature values at relatively high carrier concentration.Additionally, we were able to provide some insight into a material system, PbTe:Cr, that had previously been misconstrued as an effective resonant level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| 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 tête enseignante, 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 ».