Reducing thermal conductivity in Bi-Se co-doped InTe for next-generation thermoelectric materials
Notice bibliographique
Résumé
Chalcogenide semiconductors remain a focal point in developing innovative, high-performance materials for energy conversion technologies. Among these, the narrow-band-gap p-type semiconductor InTe has garnered considerable interest due to its potential for thermoelectric applications. In this study, we significantly reduced the denominator of the figure of merit (ZT) by effectively lowering the thermal conductivity (κ) through strategic Bi/Se co-doping in the InTe matrix. Polycrystalline samples of InTe and Bi/Se co-doped InTe were synthesized using an environmentally sustainable solid-state reaction method. The co-doped samples achieved a remarkable minimum total thermal conductivity of 0.16 W/mK at 600 K, a 4.75-fold reduction compared to pristine InTe (0.76 W/mK). The XRD study confirmed phase stability, while FESEM and EDS analyses revealed uniform microstructures and effective dopant incorporation. Although carrier mobility decreased due to enhanced scattering at point defects and grain boundaries, pristine InTe achieved the highest ZT (∼0.13) at 600 K due to its superior power factor. This study presents Bi and Se co-doped InTe as a promising next-generation, eco-friendly thermoelectric material. The targeted doping strategy effectively reduces thermal conductivity, laying the groundwork for enhancing thermoelectric performance by optimizing the denominator term of the ZT parameter. While the current work primarily focuses on minimizing thermal conductivity, future efforts will aim at enhancing the power factor through precise control of dopant concentrations, striving to achieve a balanced improvement in thermoelectric efficiency.
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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) | 0,001 | 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.
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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 ».