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Enregistrement W2793533035 · doi:10.5539/enrr.v8n1p94

Observation and Characterization of the Thermoelectric Power Generation

2017· article· en· W2793533035 sur OpenAlexvenueno aff
Anjun Jin, Qiangsheng Li, D. Liu, Cheng Jin An, Y. Zhang

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermoelectric generatorCharacterization (materials science)Thermoelectric effectVoltageComputer sciencePower (physics)Stack (abstract data type)Thermoelectric materialsEfficient energy useElectricity generationElectric power systemReliability engineeringElectrical engineeringMaterials scienceEngineeringNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Authors report methodical studies on some novel, alternative energy technologies, and produced results of a thermoelectric power generation (TEPG) system. For the sake of evaluating critical thermoelectric (TE) features, they have invented the state-of-the-art equipment that has important specification capability. The studies cover the efficiency and many aspects of TEPG features as follows. A thermoelectric module is measured in situ that includes TE efficiency, force response curve, current-voltage (I-V) and power-voltage (P-V) characterization, and power temperature (P-T) response curve. They have improved both the higher total output power and the more efficient TEPG efficiency than their comparison TE devices and systems in their studies. In addition, authors will present a series of design, construction, and characterization of a thermal electric generation system which aims to achieve a large power output and high efficiency for the energy harvesting application. Furthermore, their studies lead to important knowledge of TEPG systems in terms of multi-stack modules and of the optimization in TEPG applications. Finally, the prototypes are built for both the tabletop and other applications with new findings. Several sets of prototype TEPG are developed for experimental investigation and data analysis, followed by the summary and conclusions based on the data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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