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Enregistrement W3007171948 · doi:10.3390/ma13040996

Separation and Recovery of Refined Si from Al–Si Melt by Modified Czochralski Method

2020· article· en· W3007171948 sur OpenAlexaff
Jingwei Li, Juncheng Li, Yinhe Lin, Jian Shi, Boyuan Ban, Guicheng Liu, Woochul Yang, Jian Chen

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Pollution Control and Resource ReuseSichuan Province Science and Technology Support ProgramHefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of SciencesNatural Science Foundation of Anhui ProvinceState Key Laboratory of Refractories and MetallurgyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésImpuritySiliconAlloyMaterials scienceRefining (metallurgy)Czochralski methodBoronAnalytical Chemistry (journal)MetallurgyChemical engineeringChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Separation of refined silicon from Al-Si melt is still a puzzle for the solvent refining process, resulting in considerable waste of acid and silicon powder. A novel modified Czochralski method within the Al-Si alloy is proposed. After the modified Czochralski process, a large amount of refined Si particles was enriched around the seed crystalline Si and separated from the Al-Si melt. As for the Al-28%Si with the pulling rate of 0.001 mm/min, the recovery of refined Si in the pulled-up alloy (PUA) sample is 21.5%, an improvement of 22% compared with the theoretical value, which is much larger 1.99 times than that in the remained alloy (RA) sample. The content of impurities in the PUA is much less than that in the RA sample, which indicates that the modified Czochralski method is effective to improve the removal fraction of impurities. The apparent segregation coefficients of boron (B) and phosphorus (P) in the PUA and RA samples were evaluated. These results demonstrate that the modified Czochralski method for the alloy system is an effective way to enrich and separate refined silicon from the Al-Si melt, which provide a potential and clean production of solar grade silicon (SoG-Si) for the future industrial application.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,396

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,239 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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