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Enregistrement W4313890677 · doi:10.18280/ijdne.170602

The Effect of Copper Coating on the Hot-Side on the Performance of a Thermoelectric Generator Using the Electroforming Method

2022· article· en· W4313890677 sur OpenAlexvenueno aff
Wahyu Haryadi Piarah, Zuryati Djafar, Ahmad Salman Rosali, Abdul Halim, Mustofa Mustofa, Bagus Hayatul Jihad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Hasanuddin
Mots-clésElectroformingThermoelectric generatorMaterials scienceCopperMetallurgyCoatingThermoelectric effectGenerator (circuit theory)Mechanical engineeringEngineeringComposite materialPower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing the ability to harvest thermal energy on the hot-side of the thermoelectric generator (TEG) module is a challenge for researchers to increase the electrical conductivity of the module.This study aims to increase the absorption of solar heat on the TEG module by adding carbon and copper layers with the electroforming method.The ultimate goal is to increase the electrical energy generated by TEG.The process of adding carbon by painting, while the copper layer by dyeing.The voltage during immersion varied from 2.5, 3, and 3.5 Volt with copper plating durations of 30, 45, and 60 minutes.The results show an increasing trend of solar thermal absorption during testing under the hot sun.The longer it is immersed in the copper layer, the greater the output power of the TEG module.The safe immersion of the module for 45 minutes in Cu solution brought the best positive effect.As a comparison, the output power produced by the TEG module without copper coating is only about 0.000025 Watt for a light intensity of 881.67 Watt/m 2 .After coating, the power generated was increased by 25.1 times at the same intensity.Measurements of temperature and power generated are measured by applying the LabVIEW software application from National Instrument.

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)0,004
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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