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Enregistrement W2886386852 · doi:10.71781/17354

Étude de la formation d'agrégats de défauts ponctuels et d'impuretés de lithium dans le silicium cristallin par méthodes Monte-Carlo cinétique

2017· dissertation· fr· W2886386852 sur OpenAlexfundno aff
Mickaël Trochet

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor materials and interfaces
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalCompute Canada
Mots-clésMaterials scienceLithium borateHumanitiesArtDopingBorate glass

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse est composée de trois articles scientifiques et est séparée en deux parties : «Théorie, Méthodologie et Algorithmie» et «Simulations, Analyses et Résultats». Elle présente nos travaux sur les méthodes numériques atomistiques ainsi que leur application à des systèmes à base de silicium cristallin. La première partie, composée de trois chapitres, introduit la problématique des processus activés suivis de l'utilisation de la théorie de l'état de transition permettant d'aborder cette thématique. On enchaînera sur les points clés de la méthode de Monte-Carlo cinétique, avec une revue historique des avancées qui ont été faites jusqu'à ce jour. Le second chapitre présente la Technique d'Activation-Relaxation cinétique (ARTc), un algorithme de Monte-Carlo cinétique (KMC) hors réseau avec construction \textit{à la volée} du catalogue des transitions à partir de la Technique d'Activation-Relaxation nouveau (ARTn). ARTn est une méthode de recherche de point de selle sans connaissance a priori de la destination finale. Elle capture entièrement les potentiels effets élastiques pouvant être causés par la présence de défauts ou d'impuretés dans le voisinage proche ou lointain de la région analysée. La première partie se termine par notre premier article, qui traite en détail les récentes additions algorithmiques, de ces cinq dernières années, apportées à ARTc. S'en suit la seconde partie, composée aussi de trois chapitres, dont le quatrième chapitre est une mise en contexte comportant : les propriétés de base du silicium telles que ses phases cristallines; une définition des différents types de défauts ponctuels existant dans les cristaux; une présentation des potentiels interatomiques utilisés; une introduction sur le phénomène du bruit télégraphique; les phases binaires c-LiSi; une discussion sur l'amorphisation rapide de l'anode de c-Si lors de la première lithiation. Le cinquième chapitre explique l'agrégation et détaille les chemins de diffusions des défauts intrinsèques dans le silicium cristallin. La caractérisation d'amas de défauts intrinsèques et les différentes transitions présentées dans le cinquième chapitre ainsi que les travaux de Jay \textit{et al.} ~\cite{Jay2017} ont permis d'identifier une des causes responsables du phénomène de bruit télégraphique (RTS) observé dans les semi-conducteurs fortement endommagés. En effet, le mouvement oscillatoire des états non-diffusifs de certains agrégats de défauts intrinsèques de petites tailles, dont les niveaux d'énergies sont non-dégénérés, peut être associé aux fluctuations en tension ou en courant mesurées dans ces matériaux. Le sixième chapitre caractérise les états d'énergies des différentes configurations de systèmes à faibles concentrations d'impureté de lithium dans le silicium cristallin. Nous montrons à l'aide d'ARTc que les impuretés de lithium interagissent très faiblement entre elles, les agrégats formés étant aussitôt dissociés dus à une contribution non négligeable d'entropie configurationnelle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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