MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3126294673 · doi:10.6035/14107.2020.428227

Advanced characterization of thermoelectric materials and devices by impedance spectroscopy

2020· dissertation· en· W3126294673 on OpenAlexfundno aff
Braulio Beltrán-Pitarch

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMaterials Science
TopicAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Canadian institutionsnot available
FundersEuropean Social FundAgencia Estatal de InvestigaciónUniversitat Jaume IAmerican Concrete Institute FoundationGeneralitat ValencianaDalhousie UniversityEngineering and Physical Sciences Research Council
KeywordsDielectric spectroscopyCharacterization (materials science)Thermoelectric effectMaterials scienceElectrical impedanceSpectroscopyThermoelectric materialsEngineering physicsOptoelectronicsElectrical engineeringNanotechnologyEngineeringPhysicsChemistryThermodynamicsElectrodePhysical chemistryElectrochemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Spanish version)Se estima que alrededor del 60% de la energía global utilizada se pierde en forma de calor residual.Los dispositivos termoeléctricos (TEs) pueden convertir directamente el calor en electricidad (modo de generación de energía) o usar electricidad para crear una diferencia de temperatura (modo de refrigeración/calefacción).Por esta razón, pueden ser una tecnología adecuada de recuperación de energía y contribuir a la crisis energética actual.Sin embargo, actualmente no están muy extendidos debido a su baja eficiencia.El desarrollo de nuevos materiales más eficientes se basa típicamente en la optimización de la figura de mérito adimensional (zT=S 2 σT/λ), que está determinada por tres propiedades del material: el coeficiente Seebeck (S), la conductividad eléctrica (σ) y la conductividad térmica (λ), y también la temperatura (T).Por lo tanto, la determinación de estas propiedades en función de la temperatura es un paso necesario en el desarrollo de cualquier material nuevo.Lamentablemente, la caracterización de todos estos parámetros requiere tiempo, es tediosa y normalmente emplea al menos dos equipos diferentes.Tampoco existe un procedimiento estándar de medida y con frecuencia se utilizan montajes caseros, lo que dificulta la correlación de medidas entre laboratorios.Además, la zT lleva asociada una alta incertidumbre ya que agrega los errores de las tres propiedades que la definen.La espectroscopía de impedancia (IS) se utiliza con éxito como técnica de caracterización estándar en muchos campos de investigación diferentes (baterías, condensadores, recubrimientos, celdas fotovoltaicas, etc.) y también se podría emplear en termoelectricidad.Sin embargo, solo unos pocos estudios mostraron el potencial de esta técnica para caracterizar los materiales y dispositivos TEs al comienzo de esta tesis.Por esta razón, el objetivo principal de este trabajo es avanzar en la aplicación de la IS en el campo de la termoelectricidad para establecerla potencialmente como un método estándar en este campo.Nuestros resultados han mostrado la posibilidad de determinar σ, λ y zT en materiales TEs con buena precisión a temperaturas de hasta 250 ºC utilizando la espectroscopía de impedancia, incluso para un material con modestas propiedades TE.Además, desarrollamos un nuevo método capaz de determinar todas estas propiedades y el coeficiente Seebeck (caracterización completa) en una sola medida de IS.También ampliamos los modelos de impedancia teóricos ideales Abstract (Valencian version)S'estima que al voltant del 60% de l'energia global utilitzada es perd com calor residual.Els dispositius termoelèctrics (TEs) poden convertir directament calor en electricitat (en mode generació d'energia) o usar electricitat per crear una diferència de temperatura (en mode refrigeració/calefacció).Per aquesta raó, poden ser una tecnologia adequada de recuperació d'energia i contribuir positivament a la crisi energètica actual.No obstant això, actualment no estan molt estesos a causa de la seua baixa eficiència.El desenvolupament de nous materials més eficients es basa típicament en l'optimització de la figura de mèrit adimensional (zT=S 2 σT/λ), que està determinada per tres propietats del material: el coeficient Seebeck (S), la conductivitat elèctrica (σ) i la conductivitat tèrmica (λ), i també la temperatura (T).Per tant, la determinació d'aquestes propietats en funció de la temperatura és un pas necessari en el desenvolupament de qualsevol material nou.Lamentablement, la caracterització de tots aquests paràmetres requereix temps, és tediosa i normalment necessita, almenys, dos equips diferents.Tampoc existeix un procediment estàndard de mesura i amb freqüència s'utilitzen muntatges casolans, la qual cosa dificulta la correlació de mesures entre laboratoris.A més a més, la zT porta associada una alta incertesa ja que inclou els errors de les tres propietats que la defineixen.La espectroscòpia d'impedància (IS) s'utilitza amb èxit com a tècnica de caracterització estàndard en molts camps d'investigació diferents (bateries, condensadors, recobriments, cel•les fotovoltaiques, etc.) i també es podria emprar en termoelectricitat.No obstant això, només uns pocs estudis van mostrar el potencial d'aquesta tècnica per a caracteritzar els materials i dispositius TEs al començament d'aquesta tesi.Per aquesta raó, l'objectiu principal d'aquest treball és avançar en l'aplicació de la IS en el camp de la termoelectricitat per a establir-la potencialment com un mètode estàndard en aquest camp.Els nostres resultats han mostrat la possibilitat de determinar σ, λ i zT en materials TEs amb bona precisió a temperatures de fins a 250 °C utilitzant la IS, fins i tot per a un material amb propietats TE modestes.A més a més, hem desenvolupat un nou mètode capaç de determinar totes aquestes propietats i el coeficient Seebeck (caracterització completa) amb una sola mesura de IS.També ampliem els models d'impedància teòrics ideals (circuits equivalents) de Index Financial support .......

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicAdvanced Thermoelectric Materials and DevicesFrench-language works237,207