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Enregistrement W2657777622 · doi:10.1038/am.2017.80

Thermoelectric performance of CuFeS2+2x composites prepared by rapid thermal explosion

2017· article· en· W2657777622 sur OpenAlexfundno aff
Hongyao Xie, Xianli Su, Yonggao Yan, Wei Liu, Liangjun Chen, Jiefei Fu, Jihui Yang, Ctirad Uher, Xinfeng Tang

Notice bibliographique

RevueNPG Asia Materials · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaHigher Education Discipline Innovation ProjectCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésThermoelectric effectMaterials scienceThermoelectric materialsMicrostructureSinteringNanotechnologyThermal conductivityMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although many thermoelectric materials, such as Bi2Te3, PbTe and CoSb3, possess excellent thermoelectric properties, they often contain toxic and expensive elements. Moreover, most of them are synthesized by processes such as vacuum melting, mechanical alloying or solid-state reactions, which are highly energy and time intensive. All these factors limit commercial applications of the thermoelectric materials. Therefore, it is imperative to develop efficient, inexpensive and non-toxic materials and explore rapid and low-cost synthesis methods. Herein we demonstrated a rapid, facile and low-cost synthesis route that combines thermal explosion (TE) with plasma-activated sintering and used it to prepare environmentally benign CuFeS2+2x. The phase transformation that occurred during the TE and correlations between the microstructure and transport properties were investigated. In a TE process, single-phase CuFeS2 was obtained in a short time and the thermoelectric performance of the bulk samples was better than that of the samples that were synthesized using traditional methods. Furthermore, the effect of phase boundaries on the transport properties was investigated and the underlying physical mechanisms that led to an improvement in the thermoelectric performance were revealed. This work provides several new ideas regarding the TE process and its utilization in the synthesis of thermoelectric materials. Thermoelectric materials can be rapidly formed into efficient structural phases using controlled thermal explosions. Many thermoelectric materials contain toxic and expensive elements and are synthesized by energy intensive processes. ’Fool's gold‘, or chalcopyrite, a copper iron sulfide (CuFeS2) mineral, exhibits promising thermoelectric activity and a low toxicity. Xinfeng Tang from Wuhan University of Technology, China and co-workers have developed a quick process to arrange the atoms inside CuFeS2 for optimal electrical conductivity and heat retention. Exposing powdered reagents in a quartz tube to brief periods of intense temperatures initiated a series of exothermic, explosive reactions that synthesized target crystals in under a minute. The researchers adjusted the initial sulfur content to fine tune the chalcopyrite crystal phases generated during explosions, and, following sintering, recovered one compound with 130% times the normal thermoelectric conversion efficiency. In a typical thermal explosion process, a single-phase CuFeS2 is obtained in a very short time and the thermoelectric performance of the fully condensed bulk samples is better than that of the samples synthesized by the traditional methods. The presence of phase boundaries in the CuFeS2−x has an effect on the transport properties: phase boundaries scatter low-frequency phonons and reduce the thermal conductivity of a composite structure. Moreover, large differences in the carrier concentration in CuFeS2 and Cu1.1Fe1.1S2 drive a redistribution of electrons in the composite and lead to an enhancement in the electronic transport properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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