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Enregistrement W2152170048 · doi:10.1002/cjce.22263

Numerical simulation of multiple polysilicon CVD reactors connected in series using CFD method

2015· article· en· W2152170048 sur OpenAlexvenueno aff
Zheqing Huang, Siyuan Qie, Xiaoyu Quan, Kai Guo, Chunjiang Liu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputational fluid dynamicsChemical vapor depositionProcess (computing)Materials scienceDeposition (geology)ChlorineNuclear engineeringProcess engineeringAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringMechanicsChemistryComputer scienceOptoelectronicsEngineeringPhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study proposes a novel process in which multiple polysilicon chemical vapour deposition (CVD) reactors are connected in series, and this setup is investigated using computational fluid dynamics (CFD). A three‐dimensional CFD theoretical model is proposed to describe the various transport phenomena in the reactor, and this model is validated by comparing the reactor outlet temperatures of the simulation results and the data obtained using an industrial polysilicon CVD reactor. This model was then used for analyzing the production cost and growth rate of the traditional and proposed CVD processes. The simulation results show that the polysilicon production cost in the traditional and proposed processes is lowest for 0.091 mol/mol (9.1 mol %); the maximum deposition rate is achieved for 0.25 mol/mol (25 mol%). On the other hand, if the operation pressure increases from 101 to 607 kPa, the average production cost can be reduced from 86.26 to 39.88 $/kg; and the average growth rate can be raised from 1.68 to 4.18 µm · min −1 . In addition, compared with the 1‐reactor process, the cost of the 2‐reactor process is 21.9 % lower, and the 3‐reactor process is 26.9 % lower. Finally, in the novel process, changing the chlorine hydride of the feed in the reactor 2 from 0.1 g/g (10 wt%) to 0.02 g/g (2 wt%), the average production cost can be reduced by 35.5 %.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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