MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2999636599 · doi:10.1109/sensors43011.2019.8956551

Thermal radiation sensing using high mechanical Q-factor silicon nitride membranes

2019· article· en· W2999636599 sur OpenAlexaff
Chang Zhang, Mathieu Giroux, Thea Abdul Nour, Raphaël St-Gelais

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJohnson–Nyquist noiseNoise (video)BolometerSilicon nitridePhysicsLimit (mathematics)InterferometrySiliconOptoelectronicsThermalThermal radiationSilicon on insulatorOpticsDetectorComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional bolometric radiation sensors rely on electrical temperature readouts, which imposes a fundamental trade-off between various sources of noise limiting their performances (i.e., Johnson-Nyquist electrical noise vs. thermal fluctuation noise). Because of this tradeoff, bolometers typically suffer from noise that is two orders of magnitude larger than the fundamental limit of a thermal radiation sensor. Previous works have tried to break this trade-off by replacing electrical readouts with either mechanical or optical readouts but, so far, those works have not reached the thermal sensor fundamental detectivity limit. Here we present a novel sensing scheme that has the potential of reaching this limit by relying on high mechanical Q-factor ( > 1 × 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">6</sup> ) silicon nitride (SiN) membranes combined with an optical interferometer readout. We demonstrate experimentally the high thermal sensitivity of this platform: the mechanical resonances shifts by more than 1 kHz-i.e., more than 10,000 linewidths (0.1 Hz)-when exposed to heater 70K above room temperature.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,995

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)0,0060,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMechanical and Optical ResonatorsTravaux en français237 207