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Enregistrement W2785550310 · doi:10.22215/etd/2015-10859

Fabrication of a Micro-hotplate for Application as an Infrared Emitter

2015· dissertation· en· W2785550310 sur OpenAlexaff
A. Singh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNichromeMaterials scienceResistorOptoelectronicsFabricationMetallurgyAlloyElectrical resistivity and conductivityVoltageComposite materialElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this research is to design, fabricate and characterize a micro-hotplate which is suitable for application as an infrared source.For the heater material, Nichrome Ni-Cr (80/20)w t % an alloy of Ni(nickel) and Cr (chromium) is used.Nichrome exhibits high resistivity, low temperature coefficient of resistance (TCR) and is resistant to natural processes of oxidation and corrosion, these qualities make nichrome a suitable material for a microhotplate.The heater resistance versus applied voltage is measured, and a value for TCR has been obtained by using a four point probe on thermo-chuck with the temperature ranges of 20 • C to 180 • C .NiCr structures integrated on micro-hotplates are simultaneously heated and the corresponding resistance is measured using a source-meter that applies bias voltage and measures current.The calculated TCR has been found only to be valid for the temperature ranges of 20 • C to 180 • C , and the device self annealed during the testing, thus ending with a changes in TCR.The micro-hotplate heater resistance is found to be stable after it has been passed through several conditioning steps.Chapter 6 presents the testing procedure and associated results performed on the microhotplate.Lastly chapter 7 outlines the conclusion of the research work and suggestions on some of the future possibilities to improve and upgrade the micro-hotplate and the related process.

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 seuil0,005

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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