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Enregistrement W4388693724 · doi:10.1103/physrevlett.131.207001

Effect of Inevitable Heat Leap on the Conversion Efficiency of Thermoelectric Generators

2023· article· en· W4388693724 sur OpenAlexafffund
Kun Song, Shuang Wang, Yiwei Duan, Xiang Ling, Peter Schiavone

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Guangzhou City
Mots-clésThermoelectric generatorMaterials scienceEnergy conversion efficiencyThermoelectric effectThermoelectric materialsThermodynamicsComposite materialThermal conductivityOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discrepancies between experimental and theoretical results in the study of thermoelectric generators (TEGs) have been a major long-standing problem in thermoelectric technology. In this Letter, we report that, besides interfacial resistance, the inevitable heat leap caused by the Peltier effect is the main factor affecting the conversion efficiency of TEGs. In fact, the heat leap is proven to have an impact of approximately 10% on the conversion efficiency of common TEGs. In addition, we enhance the formula for maximum conversion efficiency with heat leap from the classical expression to allow for the prediction of the performance of advanced materials in TEGs. For the first time, the experimental data from conversion efficiency corresponds exactly to that obtained theoretically by considering both the heat leap and interfacial resistivity.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
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

Citations31
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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