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Enregistrement W2740702064 · doi:10.1002/adom.201700347

Phosphor–Aluminum Composite for Energy Recycling with High‐Power White Lighting

2017· article· en· W2740702064 sur OpenAlexaff
Jehong Park, Jongsu Kim, Hansang Kwon

Notice bibliographique

RevueAdvanced Optical Materials · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesCommercializations Promotion Agency for R and D OutcomesMinistry of Science, ICT and Future Planning
Mots-clésPhosphorMaterials scienceChromaticityLuminous fluxOptoelectronicsSolid-state lightingThermal stabilityLED lampComposite numberLight-emitting diodeLuminous efficacyDiodeColor rendering indexColor temperatureOpticsComposite materialLayer (electronics)Chemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A state‐of‐the‐art solid‐state lighting (SSL) device comprises a blue light‐emitting device covered with a yellow‐emitting phosphor. In a high‐power SSL device, thermal stability is an essential requirement for the phosphor because the phosphor is constantly irradiated with high‐power blue light, which causes thermal degradation. In this work, a thermally robust phosphor–aluminum composite (PAC) fused with low‐melting glass is introduced. The PAC exhibits a high thermal conductivity of 31.6 W m −1 K −1 and the PAC combined with a 4 W blue laser diode (LD) exhibits excellent thermal stability in luminous flux and chromaticity. Furthermore, energy is recycled in the PAC during lighting by coupling to a thermoelectric (TE) module. In the PAC‐TE system, the output voltage and current reveal 289 mV and 77 mA, respectively, at an output of 430 lumens under a 4 W blue LD. The results provide a starting point for further research in the composite‐material design for energy recycling with high‐power white lighting.

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 seuil0,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations94
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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