Detrimental Effects of Doping Al and Ba on the Thermoelectric Performance of GeTe
Notice bibliographique
Résumé
GeTe-based materials are emerging as viable alternatives to toxic PbTe-based thermoelectric materials. In order to evaluate the suitability of Al as dopant in thermoelectric GeTe, a systematic study of thermoelectric properties of Ge1−xAlxTe (x = 0–0.08) alloys processed by Spark Plasma Sintering are presented here. Being isoelectronic to Ge1−xInxTe and Ge1−xGaxTe, which were reported with improved thermoelectric performances in the past, the Ge1−xAlxTe system is particularly focused (studied both experimentally and theoretically). Our results indicate that doping of Al to GeTe causes multiple effects: (i) increase in p-type charge carrier concentration; (ii) decrease in carrier mobility; (iii) reduction in thermopower and power factor; and (iv) suppression of thermal conductivity only at room temperature and not much significant change at higher temperature. First principles calculations reveal that Al-doping increases the energy separation between the two valence bands (loss of band convergence) in GeTe. These factors contribute for Ge1−xAlxTe to exhibit a reduced thermoelectric figure of merit, unlike its In and Ga congeners. Additionally, divalent Ba-doping [Ge1−xBaxTe (x = 0–0.06)] is also studied.
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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) | 0,001 | 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 ».