Recent Advances in the Nanomaterials, Design, Fabrication Approaches of Thermoelectric Nanogenerators for Various Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermoelectric nanogenerators (TENGs) are promising sustainable energy devices that utilize thermoelectric (TE) effect of nanomaterials to convert a temperature gradient into electrical energy. Compared to bulk thermoelectric generators (TEGs) that are commercially available, TENGs are more flexible and power‐dense, owing to their tuneable nanostructures. Hence, smaller TENGs are better suited for small form‐factor applications like wearable electronics, internet of things (IoT) devices, and self‐powered sensors. However, the higher complexity and cost of TENGs than TEGs inhibit their widespread adoption. This review appraises the latest advances in TENG materials, design, and fabrication in optimizing the performance of TENGs, making TENGs more viable for real‐world applications. More precisely, this work examines how nanostructure engineering, nanomaterial compositing, and post‐synthesis treatment approaches have enhanced the TE properties of common and promising TE materials, including tellurides, selenides, metal oxides, metal alloys, silicon, carbon nanomaterials, and organic compounds. Given that the TE material is a key component in TENGs, this review highlights how to optimize other vital parameters, including the TENG configuration, contact interface, form factor, heat sink use, and folded shape for specific applications. Lastly, critical attributes of TENGs used in wearable electronics, sensors, implantable electronics, solar energy conversion, and waste heat recovery are analyzed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle