All‐Scale Hierarchical Structuring, Optimized Carrier Concentration, and Band Manipulation Lead to Ultra‐High Thermoelectric Performance in Eco‐Friendly MnTe
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MnTe emerges as an enormous potential for medium‐temperature thermoelectric applications due to its lead‐free nature, high content of Mn in the earth's crust, and superior mechanical properties. Here, it is demonstrate that multiple valence band convergence can be realized through Pb and Ag incorporations, producing large Seebeck coefficient. Furthermore, the carrier concentration can be obviously enhance by Pb and Ag codoping, contributing to significant enhancement of power factor. Moreover, microstructural characterizations reveal that PbTe nanorods can be introduced into MnTe matrix by alloying Pb. This can modify the microstructure into all‐scale hierarchical architectures (including PbTe nanorods, enhances point‐defect scattering, dense dislocations and stacking faults), strongly lowering lattice thermal conductivity to a record low value of 0.376 W m −1 K −1 in MnTe system. As a result, an ultra‐high ZT of 1.5 can be achieved in MnTe thermoelectric through all‐scale hierarchical structuring, optimized carrier concentration, and valence band convergence, outperforming most of MnTe‐based thermoelectric materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».