Energy Conversion by Nanomaterial-Based Trapezoidal-Shaped Leg of Thermoelectric Generator Considering Convection Heat Transfer Effect
Notice bibliographique
Résumé
Thermoelectric generators (TEGs) can harvest energy without any negative environmental impact using low potential sources, such as waste heat, and subsequently convert that energy into electricity. Different shaped leg geometries and nanostructured thermoelectric materials have been investigated over the last decades in order to improve the thermal efficiency of the TEGs. In this paper, a numerical study on the performance analysis of a nanomaterial-based (i.e., p-type leg composed of BiSbTe nanostructured bulk alloy and n-type leg composed of Bi2Te3 with 0.1 vol % SiC nanoparticles) trapezoidal-shaped leg geometry has been investigated considering the Seebeck effect, Peltier effect, Thomson effect, Fourier heat conduction, and surface to surrounding irreversible heat transfer loss. Different surface convection heat transfer losses (h) are considered to characterize the current output, power output, and thermal efficiency at various hot surface (TH) and cold surface (TC) temperatures. Good agreement has been achieved between the numerical and analytical results. Moreover, current numerical results are compared with previous related works. The designed nanomaterial-based TEG shows better performance in terms of output current and thermal efficiency with the thermal efficiency increasing from 7.3% to 8.7% using nanomaterial instead of traditional thermoelectric materials at h = 0 W/m2K while TH is 500 K and TC is 300 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 | 0,000 | 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 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 ».