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Enregistrement W2774124825 · doi:10.1002/slct.201702080

Fabrication of Porous Silicon Carbide Ceramics with High Electromagnetic Interference Shielding Effectiveness

2017· article· en· W2774124825 sur OpenAlexaff
Chenyu Liu, Zechao Qiu, Dawei Yu, Donald W. Kirk, Yongjun Xu

Notice bibliographique

RevueChemistrySelect · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectromagnetic wave absorption materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésMaterials scienceSilicon carbidePorosityElectromagnetic shieldingCeramicFabricationComposite materialPorous siliconElectromagnetic interferenceMicrowaveScanning electron microscopeSiliconTransmission electron microscopyOptoelectronicsNanotechnologyElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Porous SiC ceramics were synthesized for its potential electromagnetic interference (EMI) shielding application, with the utilization of a biomass material as the porous template and carbon precursor. A silicon infiltration process was conducted in the temperature range of 1400–1600 °C with the absence of any catalyst to produce the porous SiC ceramics. The porous SiC ceramics were characterized using scanning electron microscope, X‐ray diffraction and microwave vector network analyses. It was found that significantly higher EMI shielding effectiveness can be achieved using a higher silicon infiltration temperature. The porous SiC ceramics synthesized at 1600 °C possess the highest shielding value, reaching 60 dB at a high frequency range from 10 GHz to 18 GHz. It was proposed that the porous structure of the SiC can increase EM shielding performance by attenuating EM waves via multiple internal reflection and transmission of the incident and re‐reflected waves through the SiC walls of the porous network.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,900

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 savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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