Field emission calculations revisited with Murphy and Good theory: a new interpretation of the Fowler–Nordheim plot
Notice bibliographique
Résumé
The Murphy and Good (M–G) theory for thermo-field emission [1] was used to calculate the emission current densities over the 300–5000 K temperature range in order to bridge the gap with the simpler zero temperature version of the Fowler–Nordheim (F–N) equation. A comparison between the two sets of data reveals that the F–N equation as it is used in the analysis of F–N plots underestimates the true current density by a factor of 10 2 for all fields known to produce significant current in the case of carbon nanotubes arrays. We propose a new equation for field emission that is consistent with experimental current densities and that can still provide the field enhancement factor β of field emitter arrays. This equation is obtained over the 300–3000 K temperature range by fitting the temperature and field dependences of J M–G using a f ( T s , E s , ϕ 0 ) function using work function values ϕ 0 of 4.5 and 2.6 eV. Our complete parametric equation for the fitted M–G current density is found to apply within a 1% error margin for f ( T s , E s , ϕ 0 ) functions computed for each value of ϕ 0 and for E s > 1.2 × 10 9 V m −1 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».