Constructing Coated Grain Nanocomposites and Intracrystalline Precipitates to Simultaneously Improve the Thermoelectric and Mechanical Properties of SnTe by MgB2 and Sb Co‐Doping

材料科学 热电效应 兴奋剂 纳米复合材料 热电材料 粒度 复合材料 凝聚态物理 工程物理 纳米技术 光电子学 热导率 热力学 物理 工程类
作者
Houjiang Yang,Luoqi Wu,Xiaobin Feng,Xiege Huang,Hongtao Wang,Bo Duan,Guodong Li,Pengcheng Zhai,Qingjie Zhang
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:34 (32) 被引量:15
标识
DOI:10.1002/adfm.202316344
摘要

Abstract Thermoelectric materials should be highly efficient and mechanically robust to satisfy the requirements of engineering applications. Herein, an integrated optimization strategy to improve both the thermoelectric performance and mechanical strength of SnTe is proposed. First, grain boundary engineering is applied to SnTe via MgB 2 doping. The decomposition of MgB 2 results in the Mg‐substituted SnTe solid solution and a special “core–shell” structure of Mg‐B compounds coated SnTe grain remarkably reducing the lattice thermal conductivity. Subsequently, trivalent Sb atoms are introduced to tune the carrier concentration and optimize the electrical performance of the MgB 2 ‐doped sample. Sb‐rich Sn‐Te precipitates inside the grains further diminish the lattice's thermal conductivity. Consequently, a prominent improvement in average ZT of ≈117% is achieved for Sn 0.78 Sb 0.16 Te(MgB 2 ) 0.09 compared to pristine Sn 1.03 Te. Moreover, the compressive yield strength and Vickers hardness of Sn 0.78 Sb 0.16 Te(MgB 2 ) 0.09 are significantly increased by ≈168% and 176% relative to pristine Sn 1.03 Te, respectively. The quantitative strengthening models including grain boundary, dislocation, solid solution, intergranular, and precipitation strengthening in MgB 2 ‐ and MgB 2 ‐Sb‐doped Sn 1.03 Te samples are proposed, showing that the dominant strengthening mechanism is precipitation strengthening. This work provides an avenue for designing efficient and robust thermoelectric materials toward commercial application.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
雨安发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
轩子完成签到,获得积分10
2秒前
顾矜应助PhDL1采纳,获得10
3秒前
LXX发布了新的文献求助10
3秒前
maxwell完成签到,获得积分10
3秒前
kongkong发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
838412713完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
星辰大海应助hhh采纳,获得10
5秒前
lxy完成签到,获得积分10
7秒前
筱婷完成签到,获得积分10
7秒前
CodeCraft应助kirakira采纳,获得10
7秒前
明理半山完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
烽火中的狼1关注了科研通微信公众号
8秒前
9秒前
10秒前
上官若男应助wow采纳,获得10
10秒前
10秒前
wanci应助冷酷雪碧采纳,获得10
11秒前
11秒前
苏幕遮发布了新的文献求助10
11秒前
纵横无阙完成签到,获得积分10
11秒前
小张完成签到,获得积分10
11秒前
大树努力要毕业完成签到,获得积分10
13秒前
CodeCraft应助小羊晴天公主采纳,获得10
13秒前
14秒前
14秒前
胡图图发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
aixuexi发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
酷波er应助whastuff采纳,获得10
17秒前
17秒前
17秒前
18秒前
CodeCraft应助April采纳,获得10
18秒前
math123完成签到,获得积分10
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
Green Fire Retardants for Polymeric Materials 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7617640
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9192932
关于积分的说明 19702139
捐赠科研通 7190151
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272050
关于科研通互助平台的介绍 2434828
邀请新用户注册赠送积分活动 2267143