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Enregistrement W1604619610 · doi:10.1063/1.1602946

Refrigerator with phonon filters: An application of the phonon deficit effect in superconducting tunnel junctions

2003· article· en· W1604619610 sur OpenAlexaff
G. Melkonyan, H. Kröger, Armen Gulian

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhononSuperconductivityCondensed matter physicsMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonequilibrium phenomena in thin solid films can result in cooling effects. These types of effects were predicted theoretically a while ago, and only recently were demonstrated experimentally in superconductor-insulator-normal metal (SIN) tunnel junctions. Since then, there is a growing interest in tunneling effects for the purpose to develop on-chip refrigerators. Thin film devices have the advantage of being extremely compact, operate in a continuous mode, dissipate little power, and can easily be integrated in cryogenic detectors. Currently these refrigerators can generate cooling in the order of 100 mK in an environment of 0.3–0.5 K. There are reasons to expect that this performance can be enhanced but a fundamental investigation of underlying principles is required. One of the outcomes of this type of analysis is the phonon deficit effect. In this article we investigate the phonon deficit effect in thin film superconductor-insulator-superconductor and SIN tunnel junctions. Depending on circumstances, the phonon absorption spectra of such tunnel junctions have spectral windows of phonon emission and/or absorption. We demonstrate that the phonon deficit mechanism can stand for the experimental results with SIN tunnel junctions. In addition, application of the theory of this effect allows us to propose using phonon filters to select the phonon absorption windows and thus to enhance the cooling effect. We discuss a particular superlattice design of corresponding phonon filters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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