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Enregistrement W2914577066 · doi:10.1149/2.0041902jss

Equilibrium Deposition Rate of Silicon in Si-I<sub>2</sub>and Si-H<sub>2</sub>-Cl<sub>2</sub>Systems

2019· article· en· W2914577066 sur OpenAlexaff
P. A. Studenikin, Samuel R. Nova

Notice bibliographique

RevueECS Journal of Solid State Science and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensAlberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSiliconDeposition (geology)Engineering physicsChemical engineeringMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermodynamic equilibrium deposition rates of silicon in Si-I 2 and Si-H 2 -Cl 2 systems were analyzed. These rates are discussed in terms of their applicability in industrial processes of Si purification. The behavior of silicon deposition for silicon tetraiodide (SiI 4 ), silicon di-iodide and whole spectrum of Silicon-Hydrogen-Chlorine compounds were evaluated within a wide range of pressures and temperatures. A strong agreement between the theoretical model predictions and the experimental data was found for the SiI 4 compound. Alternatives to the Herrick-Krieble's approximation for experimental SiI 4 decomposition rates have been proposed for the actual operating pressures. The di-iodine technology has been analyzed in terms of its deficient SiI 2 formation at 1200°C and the subsequent Si deposition and SiI 4 formation at 800–900°C. An original approach was created to analyze the theoretical results for the Si-H 2 -Cl 2 system using quasi-binary system coordinates: SiH 4 -SiCl 4 . The analysis of the results shows that the silicon deposition rate is independent of the temperature and the pressure. Such independence assumes that one, single mechanism governs the decomposition reaction for the (Si-H 2 -Cl 2 ) system. It was concluded that a homogeneous nucleation is taking place for all Silicon-Hydrogen-Chlorine compounds within a temperature of 800–1400°C and a pressure of 1–100 atm.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2019
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