Enhancing the thermoelectric figure of merit of BiN via polymorphism, pressure, and nanostructuring
Source abstract
Abstract
BiN is a promising candidate as thermoelectric material, but many variables need to be optimized. In this work, we maximize its zT based on pressure, temperature, carrier concentration, grain size and polymorphism.
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Research context
OpenAlex topics: Advanced Thermoelectric Materials and Devices · Machine Learning in Materials Science · MXene and MAX Phase Materials
SciVX discovery tags are terminology-based. OpenAlex topics are source-provided classifications.
Affiliations
Departamento de Química Física, Facultad de Química, Universidad de Sevilla, Seville, E-41012, Spain
Research, Technological Innovation and Supercomputing Center of Extremadura (CenitS), Cáceres, Spain
Photon Sciences, Deutsches Elektronen-Synchrotron, Notkestr. 85, 22607 Hamburg, Germany
Funding
Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades
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