Thermoelectric Properties of n-Mg2(SiGe)0.8Sn0.2 Solid Solution

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

High values of the thermoelectric figure of merit (ZT = 1.5) in Mg2Si–Mg2Sn solid solutions are caused by a low thermal conductivity and a complex band structure, which is optimal at the ratio of solid-solution components of 40% Mg2Si and 60% Mg2Sn. However, the presence of magnesium stannide in a high concentration impairs the mechanical properties and chemical stability of the material limiting its application at high temperatures. Magnesium silicide has a higher stability but a lower figure of merit. The figure of merit is much lower in Mg2Si-rich solid solutions and amounts to ZT ~ 1. The possibility of increasing ZT in the Mg2Si0.8Sn0.2 solid solution with the additional inclusion of Mg2Ge in small quantities is investigated here. Samples of Mg2(Si1 –xGex)0.8Sn0.2 (x < 0.03) solid solution are prepared by hot pressing. The temperature dependences of the coefficients of the thermoelectric power, electrical conductivity, and thermal conductivity are measured in the range of 300–800 K. An increase in the thermoelectric figure of merit to ZT = 1.1 is shown at T = 800 K in the Mg2Si0.78Ge0.02Sn0.2〈Sb〉 solid solution.

Об авторах

G. Isachenko

Ioffe Institute; ITMO University

Автор, ответственный за переписку.
Email: g.isachenko@mail.ioffe.ru
Россия, St. Petersburg, 194021; St. Petersburg, 197101

A. Samunin

Ioffe Institute

Email: g.isachenko@mail.ioffe.ru
Россия, St. Petersburg, 194021

P. Konstantinov

Ioffe Institute

Email: g.isachenko@mail.ioffe.ru
Россия, St. Petersburg, 194021

A. Kasyanov

ITMO University

Email: g.isachenko@mail.ioffe.ru
Россия, St. Petersburg, 197101

A. Masalimov

ITMO University

Email: g.isachenko@mail.ioffe.ru
Россия, St. Petersburg, 197101

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).