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Enregistrement W4317838225 · doi:10.1103/physrevb.107.045203

First-principles analysis of intravalley and intervalley electron-phonon scattering in thermoelectric materials

2023· article· en· W4317838225 sur OpenAlexafffund
Vahid Askarpour, Jesse Maassen

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScatteringCondensed matter physicsPhonon scatteringThermoelectric effectPhononSeebeck coefficientPhysicsElectronThermoelectric materialsCoupling (piping)Materials scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intervalley collisions, which scatter electrons from one valley or band to another, can be detrimental to thermoelectric performance in materials with multiple valleys/bands. In this study, density functional theory is used to investigate the electron-phonon scattering characteristics of three lead chalcogenides (PbS, PbSe, PbTe) and three half-Heuslers (ScNiBi, ScPdSb, ZrNiSn), which all possess multiple equivalent conduction valleys, in order to characterize and analyze their intravalley/intervalley components. To elucidate what controls the degree of intravalley and intervalley transitions, the scattering rates are decomposed into the product of the phase space (a measure of how much scattering is possible) and the average electron-phonon coupling. To help guide the search for improved thermoelectric and high-conductivity materials, simple and approximate approaches are demonstrated that can be adopted to identify materials with reduced intervalley scattering, which circumvent the need for computationally demanding electron-phonon scattering calculations. In addition, the benefits of selecting materials with large-energy zone-edge phonons are explored in the limit $\ensuremath{\hbar}\ensuremath{\omega}$ $\ensuremath{\gg}$ ${k}_{B}T$, and found to potentially suppress intervalley processes by up to an order of magnitude, leading to a 70% and 100% increase in conductivity and power factor, respectively.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,332 · 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.

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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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