Numerical Simulation of Liquid Phase Diffusion Growthof SiGe Single Crystals under Zero Gravity
Notice bibliographique
Résumé
Liquid Phase Diffusion (LPD) growth of SixGe1 x single crystals has been numerically simulated under zero gravity. The objective was to examine growth rate and silicon concentration distribution in the LPD grown crystals under diffusion dominated mass transport prior to the planned LPD space experiments on the International Space Station (ISS). Since we are interested in predicting growth rate and crystal composition, the gravitational fluctuation of the ISS (g-jitter) was neglected and the gravity level was taken as zero for simplicity. A fixed grid approach has been utilized for the simulation. An integrated top-level solver was developed in OpenFOAM to carry out numerical simulations for the melting and solidification periods of the LPD growth process. The solver employs the well-known enthalpy method for modeling the initial melting process and uses the virtual front-tracking method, originally developed to model dendritic growth. This simulates the solidification as driven by saturation and precipitation as is the case for this solution growth technique. The melting simulation determines the initial conditions for growth interface, temperature, and concentration. The solver then calculates the onset of solidification, the evolution of the growth interface. In addition, the concentration and temperature fields are calculated in the melt and grown crystal. The present simulation results agree qualitatively with the radial and axial silicon distributions in the grown crystals of the Earth-bound experiments, and also with those previously predicted numerically. The computed total growth rate also agrees quantitatively with that of the experiment. However, the simulation shows slight differences in the interface shapes and predicts faster initial growth rate. Such a small discrepancy is expected since the contribution of natural convection in the melt was not included in the present simulation. A well-design LPD space experi- ment may shed light on this prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».