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Enregistrement W2621427505 · doi:10.1002/pssa.201700081

Powder selection for hydrothermally processed sol–gel composite barium strontium titanate capacitors

2017· article· en· W2621427505 sur OpenAlexaff
Justin Po, M. Sayer, Alois P. Freundorfer, Eric Simpson

Notice bibliographique

Revuephysica status solidi (a) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFerroelectric and Piezoelectric Materials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSol-gelComposite numberCeramicCapacitorDielectricComposite materialRelative permittivityBarium titanatePermittivityCeramic capacitorChemical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ba 0.7 Sr 0.3 TiO 3 (BST) capacitors for high frequency circuits have been fabricated at 175 °C on epoxy‐based copper‐clad printed circuit boards, having a glass transition temperature of ∼200 ° C by hydrothermal processing of dried BST acetate‐based sol–gel powder slurries. The film thickness was 2–10 μm. BST powders were prepared respectively as ceramic derived powders processed from oxide mixtures fired to 1100 °C, sol–gel derived powders fired to 750 and 1100 °C, and a low temperature solution process dried at 500 °C. The performance of the capacitor was determined by both the dielectric properties of the powder and the interaction between the crystallizing gel and the powder surface. High relative permittivity is obtained for sol–gel derived powders fired to 750 °C, while high voltage tunability is a characteristic of the ceramic derived powders. Low temperature powders are ineffective. The difference is attributed to the nature of the crystalline interface formed between the surface of the powder particles and the hydrothermally crystallized BST formed from the dried gel within the composite. The optimum molar concentration of the hydrothermal solution was 0.1 M with a Ba content larger than that of the powder. Capacitor composites having a relative permittivity of up to 300 at 20 MHz were demonstrated.

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 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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