XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System热电
语音耦合的高谐波生成，用于探索非绝热电子 - 光子相互作用
高谐波产生（HHG）已引起了对材料特性和超快动态的探索的极大关注。然而，缺乏对HHG和其他准颗粒（例如声子）之间耦合的考虑，一直阻碍对HHG中多体相互作用的理解。在这里，我们通过研究非绝热（NA）相干偶联的HHG来揭示了Quasiparticle耦合的强场动力学中多体电子载体机制。相干的声子被揭示出通过声子变形效应引起的绝热带调制以及多个山谷中光载体的Na和非平衡分布有效地影响HHG。绝热和NA机制通过影响声子周期和HHG强度振荡的相位延迟而离开指纹，这两者在实验上都是可测量的。对这些数量的研究可以直接探测材料中电子相互作用。
截至2024年8月31日，主动授予的地热电源项目
Luzon诉Calabanga，Tinambac，Goa，Tigaon，Ocampo和Pili，Camarines Sur Sur Isarog地热力项目ISAROG可再生能源公司预赛阶段
非晶态 TiNiSn 薄膜在热电应用中具有机械柔韧性
热电设备将热量转化为电能，不会产生温室气体排放，并有可能作为可穿戴设备的能源。目前的努力重点是设计既具有高转换效率又具有机械灵活性的材料。半赫斯勒材料（例如 TiNiSn）表现出良好的化学稳定性和热电效率，但它们固有的脆性对柔性设备的应用构成了挑战。在这里，TiNiSn 薄膜在室温下通过直流磁控溅射沉积，以研究它们对柔性设备应用的弯曲响应。因此，考虑了不同的基材：Si、Kapton、丝绸和打印纸，而 Si 被用作参考。分别采用能量色散 X 射线光谱和广角 X 射线散射分析沉积薄膜的成分和结构。通过扫描电子显微镜检查薄膜形态。此外，还采用密度泛函理论 (DFT) 探索柔性基板与非晶态 TiNiSn 之间的界面，并计算柯西压力，这是延展性/脆性行为的关键指标。非晶态 TiNiSn 薄膜对柔性 Kapton、丝绸和纸基板表现出良好的粘附性。施加机械载荷，即弯曲至 154 ◦，以评估裂纹形成，仅在 78 ◦ 和 154 ◦ 处出现少量裂纹，从而表明具有一定程度的柔性。DFT 数据支持这些发现，显示非晶态 TiNiSn 与柔性基板单体之间的粘附强度中等。计算出的柯西压力为 30 GPa，表明 TiNiSn 在非晶状态下具有延展性。因此，替代其他耗时的合成方法、消除对高温的需求以及提供对各种基板具有良好粘附性的无毒且经济高效的材料是非晶态 TiNiSn 薄膜成为柔性热电装置的良好候选材料的原因。
poly（苯甲酸氢化氢植物）涂层的丝纱，用于热电纺织品
热电纺织设备代表了为可穿戴电子设备供电的有趣的途径。到目前为止，缺乏空气稳定的N型聚合物阻止了纺织制造所需的N型多弹性纱的发展。在这里，探索了最近报道的N型聚合物聚（苯甲酸氢酮）（PBFDO）的热机械性能，并评估了其作为纱线涂层材料的适用性。聚合物的出色鲁棒性促进了丝纱的涂层，因此，在环境条件下，预计半衰期为3.2±0.7年，其有效的体积电导率为13 s cm-1。此外，n型PBFDO涂层丝纱，具有E = 0.6 GPa的幼体模量，并且可以机洗14％的折断时的菌株，而在七个洗涤周期后，电导率仅降低了三倍。PBFDO和Poly（3,4-乙二醇二苯乙烯）：Poly（styenesulfonate）（PEDOT：PSS）涂层的丝绸纱线用于制造两个平面外热纺织设备：一个热电纽扣和16张腿的较大的热电器。出色的空气稳定性与17 mV的开路电压配对，最大输出功率为0.67μW，温度差为70 k。显然，PBFDO涂层的多膜片丝纱是实现空气稳定热电动纺织品的有希望的组件。
单层六角硼硝化硼涂层的LAB6的工作函数降低，以改善光子和热电击速度
Los Alamos国家实验室是一项平权行动/均等机会雇主，由Triad National Security，LLC经营，为美国能源部国家核安全管理局根据合同89233218CNA000001运营。通过批准本文，出版商认识到，美国政府保留了不判有限定的免版税许可，以出版或复制已发表的此捐款形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商根据美国能源部主持的工作确定这篇文章。Los Alamos国家实验室强烈支持学术自由和研究人员发表权；但是，作为一个机构，实验室并未认可出版物的观点或保证其技术正确性。
热电模块：生物量，市政废物和其他来源的可持续能源产生环境中的应用和机会
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1164热电模块：在建筑环境中的应用和机遇，从生物量，市政废物和其他来源的可持续能源产生环境中，其他来源Harold E. Rebellon，1，1，1，＃oscar F. Posard henao，1，1，1，1，＃ELELS I.亨利·A·科罗拉多1，*摘要在不断搜索替代能源的摘要中，热电模块已成为发电的重要技术。这项研究对其在建筑环境中的应用进行了全面审查，该领域变得越来越重要。尽管其效率较低，但热电模块对于捕获和转化废气分解为有价值的能源非常有用。该论文分为五类：发电，可持续建筑实践，供暖和冷却系统，软件模拟和混合系统。最终，这项研究分析了建筑物中热电应用的机会和前景，为当前的能源回收景观提供了宝贵的见解，尤其是在生物质和市政固体废物分解的背景下。
使用机器学习的无机材料热电特性的预测模型
摘要基于密度功能理论（DFT）筛选新材料特性的高计算需求仍然是对未来几十年过渡到碳中性环境必不可少的清洁和可再生能源技术的强大限制。机器学习以其天生的能力来处理大量数据和高维统计分析。在本文中，使用密度功能理论从高通量计算获得的现有数据集进行了监督的机器学习模型，用于预测无机化合物的Seebeck系数，电导率和功率因数。分析表明，热电特性对有效质量具有很强的依赖性，我们还提出了一个机器学习模型，以预测高表现的热电材料，该模型达到了95％的效率。分析的数据和开发的模型可以通过提供更快，更准确的热电性能预测，从而有助于发现高效的热电材料，从而显着促进创新。