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Enregistrement W3002682750 · doi:10.1002/adem.201901315

Observations of Radiation‐Dominated Rapid Cooling of Structures Based on Carbon Nanotubes and Graphene

2020· article· en· W3002682750 sur OpenAlexafffund
F. Mohammadbeigi, Lorne Whitehead, Ranjith Divigalpitiya, Alireza Nojeh

Notice bibliographique

RevueAdvanced Engineering Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Radiation and Cooling Technologies
Établissements canadiensBP (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBritish Columbia Knowledge Development FundCanada First Research Excellence FundCanada Foundation for Innovation
Mots-clésThermal emittanceEmissivityMaterials scienceRadiative coolingThermal radiationCarbon nanotubeOpticsGraphiteAbsorption (acoustics)RadiationThermalGrapheneComposite materialNanotechnologyThermodynamicsBeam (structure)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is often desirable to cause rapid thermal cycles in isolated systems, and it is convenient to do so by means of radiant heating and cooling. In principle, the rate of heating is arbitrarily increased simply by applying sufficient irradiance. This is not true for cooling, wherein the radiant emittance of a surface is determined by its emissivity and temperature. In an optically thin structure, the cooling rate is determined by the ratio of the material's emissivity to its specific heat, a factor that is expected to be greater in materials with a short characteristic absorption length, such as graphite. Herein, several forms of carbon‐based nanostructures, which have very short thermal radiation attenuation lengths, and are very robust and can withstand the high temperatures required for substantial Planckian thermal radiant emittance, are examined. Rapid cooling times ranging from about 100 μs to 1 ms are observed in structures cooling from a typical high temperature of 1500 K to a low of roughly half that value. Such rapid extreme thermal cycling of isolated materials provides new opportunities, for both research and potentially practical applications.

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 seuil0,004

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,194
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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