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Enregistrement W1606972683 · doi:10.5772/18958

Preparation of Existing and Novel Superconductors using a Spatial Composition Spread Approach

2011· book-chapter· en· W1606972683 sur OpenAlexafffund
Christofer Kevin, J. Robert, Mehran Saadat

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueIron-based superconductors research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésComposition (language)SuperconductivityComputer scienceMaterials sciencePhysicsCondensed matter physicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe in this chapter a promising system and method to search for novel superconductors by investigating appropriately chosen antiferromagnets and creating carriers by doping using a high throughput spatial composition spread (combinatorial) approach. The method has been applied to the cuprate superconductors and has the potential to enhance our understanding of these materials and push the boundaries of the field by quickly exploring novel ones. Finding novel superconducting materials, which superconduct at much higher temperatures, now seems to be a realistic goal because of three recent developments: the 2008 discovery of superconductivity in iron arsenide based materials; the observation that a number of superconductors are doped antiferromagnets; and the tremendous progress researchers have made over the past 20 years in understanding the physical properties of existing superconductors. These developments suggest a path to novel superconductors explore the electrical transport properties of doped antiferromagnets. While a number of applications of existing superconductors have been realized, their widespread use depends on raising the transition temperatures substantially above the current world record Tc of 138 K. Expanding the number of known systems which exhibit superconductivity also allows researchers to identify its essential elements. These observations help reduce the number of models which purport to explain the mechanism of pair formation, and allow researchers to ignore irrelevant peculiarities of a particular system. In general, the preparation of novel phases of matter increases the likelihood of the discovery of novel material properties. The combinatorial approach to materials discovery (Xiang et al, 1995) allows one to realize these goals at an unprecedented rate. Discoveries by groups in Japan and China over the past few years have added to the class of systems for which antiferromagnetic order exists in close proximity to superconductivity, and in some cases may even coexist. Iron arsenide-based, cuprate, fulleride and heavy fermion superconductors [detailed references below] populate this class, and the diversity of hosts highlight how useful it is to search for new examples of superconductors in aid of an empirical identification of the important parameters on which to build a correct theory. As the number of examples has grown, the importance of spin fluctuations has emerged. This chapter describes a route to discover novel superconductors in doped antiferromagnets to enhance our understanding of superconductivity. To accomplish these goals we use a

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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