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Enregistrement W2370023764

Low temperature sintering-bonding through in-situ formation of Ag nanoparticles using micro-scaled Ag_2O composite paste

2013· article· en· W2370023764 sur OpenAlexaff
Fengwen Mu, Guisheng Zou, Zhenyu Zhao, Aiping Wu, Jiuchun Yan, Y. Zhou

Notice bibliographique

RevueTransactions of the China Welding Institution · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSinteringMaterials scienceNanoparticleMicrostructureComposite numberComposite materialShear strength (soil)Particle (ecology)Nanotechnology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to reduce the cost of using Ag nanoparticle paste as bonding materials in electronic packaging, micro-scaled Ag2O powders were mixed with triethylene glycol (TEG) to form a paste to replace the Ag particle paste. The reaction mechanism of in-situ formation of Ag nanoparticles, the sintering characteristics of micro-Ag2O paste at low temperature, and the bonding of Ag-coated Cu bulks using this paste were investigated. The results reveal that the Ag2O particles in the paste were more easily transformed into Ag nanoparticles than microAg2O itself, and with increasing the sintering temperature, more Ag nanoparticles formed and grew larger by sintering, accompanied with some gaseous products which could escape easily. The effect of sintering-bonding time on the strength of joints fabricated at 250 ℃ under a pressure of 2 MPa was analyzed. The average shear strength of the joints increased with sintering-bonding time and reached about 24 MPa when the sintering-bonding time was 5 min. And the microstructure of the fractured surface and the crosssection of typical joints made at 250 ℃ under 2 MPa were also examined.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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