Thermoelectric Power Enhancement via CNT Microfins: A Computational Approach
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 3
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CHAL-12-2_005
تاریخ نمایه سازی: 7 بهمن 1404
چکیده مقاله:
TThermoelectric (TE) devices offer a promising approach to harvesting wasted thermal energy from fluid flow without mechanical components. However, their performance is highly dependent on the of heat transfer between the TE legs and heat sinks, especially under varying fluid temperatures. This study investigates the enhancement of thermal performance at the leg/heat sink interface by integrating carbon nanotube (CNT) arrays as microfins on polymeric TE legs. A validated finite element model is used to simulate device behaviour and assess the impact of CNT geometry and fluid flow conditions. Simulation results reveal that CNT arrays significantly increase the temperature gradient across the TE legs, leading to improved energy conversion rates. Compared to devices without CNTs, the CNT-based thermopile exhibits ۱.۴ to ۲ times higher open-circuit voltage and output power efficiency. When five TE units are connected to form a thermopile, the output reaches ۷ mV and ۰.۳ μW approximately tenfold the performance of a single device. The amount of recovered waste heat from the hot flow source is about ۰.۰۱۱۷ W. Optimal power output is achieved through impedance matching, which can be tuned by configuring the number of TE units in series or parallel. These findings highlight the potential of CNT-enhanced TE devices for efficient thermal energy harvesting in fluidic systems.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mitra Salami
Electrical and Electronic Department, University of Sistan & Baluchestan, Zahedan, I.R. Iran
Tahereh Fanaei Sheikholeslami
University of Sistan and Baluchestan Electrical Eng.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :