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Enregistrement W2482134523 · doi:10.1038/ncomms11809

Controlling thermal emission with refractory epsilon-near-zero metamaterials via topological transitions

2016· article· en· W2482134523 sur OpenAlexaff
P. N. Dyachenko, Sean Molesky, Alexander Yu. Petrov, M. Störmer, Tobias Krekeler, Slawa Lang, Martin Ritter, Zubin Jacob, M. Eich

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Radiation and Cooling Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMetamaterialMaterials scienceThermophotovoltaicPhotonicsOptoelectronicsThermalDielectricThermal radiationInterference (communication)OpticsCommon emitterTopology (electrical circuits)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Control of thermal radiation at high temperatures is vital for waste heat recovery and for high-efficiency thermophotovoltaic (TPV) conversion. Previously, structural resonances utilizing gratings, thin film resonances, metasurfaces and photonic crystals were used to spectrally control thermal emission, often requiring lithographic structuring of the surface and causing significant angle dependence. In contrast, here, we demonstrate a refractory W-HfO2 metamaterial, which controls thermal emission through an engineered dielectric response function. The epsilon-near-zero frequency of a metamaterial and the connected optical topological transition (OTT) are adjusted to selectively enhance and suppress the thermal emission in the near-infrared spectrum, crucial for improved TPV efficiency. The near-omnidirectional and spectrally selective emitter is obtained as the emission changes due to material properties and not due to resonances or interference effects, marking a paradigm shift in thermal engineering approaches. We experimentally demonstrate the OTT in a thermally stable metamaterial at high temperatures of 1,000 °C.

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations311
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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