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Enregistrement W3213963945 · doi:10.1063/5.0068872

Advancing the reliability of thermoelectric materials: A case study of silicides through statistics

2021· article· en· W3213963945 sur OpenAlexafffund
Yu‐Chih Tseng, S.S. Razavi-Tousi, Daniel Candala Ramírez, Holger Kleinke

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensUniversity of WaterlooNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and Development
Mots-clésMaterials scienceSilicideThermoelectric effectFigure of meritThermoelectric materialsReliability (semiconductor)Engineering physicsBismuthVanadiumFracture (geology)DopingMetallurgyComposite materialOptoelectronicsSiliconThermal conductivityEngineeringPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a statistical study of mechanical properties of a pair of silicide thermoelectric (TE) materials, p-type higher manganese silicide (HMS), and bismuth-doped n-type magnesium silicide stannide. The fracture strength of each material was examined with a statistically significant number of samples to obtain useful information for subsequent engineering work. Furthermore, to lend credibility to our measurements, we applied an ASTM standard (ASTM C1161) toward the determination of the mechanical properties instead of using nonstandard approaches. This approach, rarely undertaken for TE materials, was enabled by following large-scale synthetic capabilities that met the size requirements of this standard without compromising the thermoelectric figure-of-merit. The distributions of fracture strengths of the pair of silicide materials were established, and the fracture mechanisms elucidated through analyses of the fractured surfaces. Using this information, we were able to improve the fracture strength of p-type HMS through a minor addition of vanadium without compromising the figure-of-merit ZT. Together, these results advance the reliability of silicide TE materials, making them attractive candidates for large-scale deployment.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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