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物联网智(a)不同温度烧结样品的晶格热导率随温度的变化图。听听相关成果以EvolutionofdefectstructuresleadingtohighZTinGeTe-basedthermoelectricmaterials为题发表在期刊NatureCommunications上。
最终，正泰Bi0.07Ge0.90Te-873样品获得了0.48Wm-1K-1的低晶格热导率。配电(d) Debye-Callaway模型计算的不同缺陷对声子散射的贡献。在碲化锗材料中构建了从原子尺度的点缺陷、物联网智纳米尺度的位错和电畴到微观尺度的晶界的多级结构，显著降低了晶格热导率。
听听通过晶格热导率计算发现：高温烧结样品的晶格热导率明显降低（较低温烧结的样品平均降低~27%）。GeTe含有较高浓度的本征Ge空位，正泰因而贡献了大量的空穴载流子（~1021 cm-3），使得材料偏离了最优载流子浓度范围。
配电(j-m)位错网络的选取电子衍射图及不同g矢量（衍射矢量）方向下的形貌图。
物联网智本研究对此进行了验证（如表1所示）。听听而有效实现氢化的另一种途径则是使用铂催化剂辅助的氢化作用。
在这一过程中，正泰镀铂纳米探针作为具有氢催化活性的催化剂可分解气体氛围中的氢分子形成氢离子，正泰随之施加的正向偏压则可在针尖和样品表面之间加速氢离子，使其注入VO2薄膜，从而使得绝缘VO2转变为非易失导电的HxVO2。而当施加负向偏压时则可以触发脱氢反应，配电使样品重新恢复绝缘态，进而完整地实现了电场作用下的可逆氢化和绝缘体—金属相变。
物联网智（e）改变探针的扫描频率后得到的针尖诱导氢化的转变速度。听听（b）钒离子的价态演变。
