오픈 웹 기반 열전물질 데이터베이스를 활용한 열전냉각기 성능의 통계적 분석

Abstract

열전모듈은 열에너지를 전기에너지로, 전기에너지를 열에너지로 전환할 수 있으며, 이를 폐열에너지의 재활용에 적용하는 등 다양한 활용가능성으로 그 중요도가 증가하고 있다. 열전모듈은 열전발전기(TEGs)와 열전냉각기(TECs)의 두 가지 종류가 있다. 그 중 열전냉각기는 일반 냉각기와 달리 가동 부위가 없기 때문에 유지보수가 필요 없고 무소음이며, 환경 친화적 냉매 사용과 정밀한 온도조절이 가능하다는 등 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 열전냉각기의 효율이 낮다는 단점이 있다. 열전소재에 대한 연구는 상대적으로 열전발전기에 집중되어 있다. 따라서 열전냉각기에 대한 연구가 필요하다고 판단하였다. 또한, 열전물질에 대한 연구는 Bismuth Telluride(Bi2Te3) 등의 최적의 성능을 나타내는 물질위주이기 때문에 열전물질에 대한 실질적인 대표성이 없다고 판단하였다. 이전의 연구에 따르면, 열전 모듈의 최적의 조건을 검증하는 것은 크기와 무게에 의해 제한된 열전 소자 효율을 달성하는 데 매우 유용하다. 본 연구의 목적은 열전물질들의 가능한 성능 수준이 어느 정도인가를 현재까지 나온 자료들을 바탕으로 분석해보는 것이다. 이를 위하여 열전재료에 대한 개방형 웹 기반 데이터베이스인 Starry Data를 이용하였다. 그 중에서도 실온과 가장 유사한 300 K에서의 제벡계수, 전기전도도, 열전도도의 자료를 사용하여 최대 냉각능력을 계산, 분석하였다. 전기전도도와 열전도도의 자료는 Marlow Industries의 TR060-6.5 모듈의 기하학적 구조를 참고하여 전기저항, 열전도율로 변환하였고 이를 분석하였다. 그 결과 제벡계수, 전기저항, 열전도율 순으로 냉각 능력과 강한 상관관계를 나타내었으며, 각각의 중위수 값은 0.0194 V/K, 0.5848 Ω, 2.9474 W/K이었다. 세 가지 인자 중 열전도율이 냉각 능력과 가장 약한 상관관계를 나타내는 이유는 열전모듈의 성능에 열적으로 영향을 미치는 것이 물질의 열전도율뿐만 아니라 외부 열 저장소와 모듈 자체의 열 저항 등이 존재하기 때문이라고 추측해 볼 수 있다. 따라서 열전모듈의 성능을 높이기 위해서는 강한 상관관계를 가진 인자들을 중심으로 연구하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 하지만, 각 인자들이 서로 유기적으로 연관되어 있어 어느 하나만을 높이거나 낮추는 것이 어렵기 때문에 물질별로 최적의 조건을 찾는 것이 필요하다고 생각된다. 본 연구에서 분석한 열전물질의 성능과 인자들의 상관관계 결과로 열전 모듈의 실험 조건을 설정하는 데 사용되는 에너지 낭비를 예방하고 경제적 이익을 증대시킬 수 있는 효과를 기대할 수 있을 것이라 생각한다.;Thermoelectric modules can convert thermal energy into electrical energy or vice versa, and their importance is increasing due to various usability, such as applying it to recycling waste heat energy. There are two types of thermoelectric modules: Thermoelectric Generators (TEGs) and Thermoelectric Coolers (TECs). Thermoelectric cooler has many advantages: no moving parts, maintenance-free, noise-free, no environment-unfriendly working fluids, and precise temperature control. However, the efficiency of thermoelectric coolers is low. Also, the most of thermoelectric materials are focused on generators which have comparatively high temperature. Therefore, more research on coolers is needed. Furthermore, the study of thermoelectric materials was determined to have no practical representation of thermoelectric materials, as they are mainly materials that represent the optimal performance of Bismuth Telluride (Bi2Te3). According to previous studies, verifying optimal factors of thermoelectric modules is very useful to achieve the thermoelectric device efficiency limited in size and weight. The purpose of this study is to analyze the possible level of performance of thermoelectric materials based on the data so far. The Starry Data, an open web-based database for thermoelectric materials, were used for analysis. Among them, the maximum cooling capacity (Qc,max) was calculated and analyzed by using Seebeck coefficient (S), electrical conductivity (σ), and thermal conductivity (κ) at 300 K, which are most similar to room temperature. Electrical conductivity and thermal conductivity were converted to electrical resistance (rTE) and thermal conductance (kTE) by referring to the geometric parameters of thermoelectric modules that are roughly estimated from an illustration in the spec sheet of TR060 - 6.5 of Marlow Industries. The results showed a strong correlation with cooling capacity in the order of the Seebeck coefficient, electrical resistance, and thermal conductance, with each median value of 0.0194 V/K, 0.5848 Ω, and 2.9474 W/K. Among the three factors, the thermal conductance represents the weakest correlation with cooling capacity. The reason for this can assumed that the thermally impacting factor on the performance of the thermoelectric module is not only the thermal conductivity of the material, but also the external thermal reservoirs and the thermal resistance of the module itself. Therefore, it is important to focus on factors with strong correlation to improve the performance of thermoelectric modules. However, each factors are organically associated with each other, it is difficult to raise or lower only one factor. So it is considered necessary to find optimal conditions for each substance. As a result of the correlation analysis between the performance of thermoelectric materials and the factors analyzed in this study, we believe that we can expect the effect of preventing energy waste and increasing economic benefits used to establish experimental conditions for thermoelectric modules.