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Enregistrement W2901067236 · doi:10.1109/ivnc.2018.8520137

The role of lateral confinement in the localized heating of thermionic emitters based on carbon nanotube forests

2018· article· en· W2901067236 sur OpenAlexafffund
M. M. Chowdhury, Harrison D. E. Fan, Mike Chang, Kais Dridi, Kevin Voon, G. A. Sawatzky, Alireza Nojeh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Radiation and Cooling Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThermionic emissionCarbon nanotubeMaterials scienceThermal conductionElectrical conductorJoule heatingWork (physics)OptoelectronicsPerpendicularNanotubeNanotechnologyElectronComposite materialPhysicsThermodynamicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When vertically aligned carbon nanotube arrays (CNT forests) are heated by optical, electrical, or any other means, heat confinement in the lateral directions (i.e. perpendicular to the CNTs' axes), which stems from the anisotropic structure of the forest, is expected to play an important role. It has been found that, in spite of being primarily conductive along the CNTs' axes, focusing a laser beam on the sidewall of a CNT forest can lead to a highly localized hot region-an effect known as “Heat Trap”-and efficient thermionic emission. This unusual heat confinement phenomenon has applications where the spread of heat has to be minimized, but electrical conduction is required, notably in energy conversion (e.g. vacuum thermionics and thermoelectrics). However, despite its strong scientific and practical importance, the existence and role of the lateral heat confinement in the Heat Trap effect have so far been elusive. In this work, for the first time, by using a rotating elliptical laser beam, we directly observe the existence of this lateral heat confinement and its corresponding effects on the unusual temperature rise during the Heat Trap effect.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,127

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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