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Enregistrement W3008852980 · doi:10.1139/cjp-2019-0547

Influence of cathode material type on the electrical breakdown behaviors of DC discharge

2020· article· en· W3008852980 sur OpenAlexvenueno aff
F. Diab, W. H. Gaber, M. E. Abdel-kader, B.A. Soliman, M. A. Abd Al-Halim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodeWork functionAtomic physicsIonizationTorrElectronGraphiteAnalytical Chemistry (journal)PhysicsArgonIonRange (aeronautics)Materials scienceChemistryElectrodeComposite materialThermodynamicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paschen curves were studied using different cathode materials such as magnesium, zinc, and carbon graphite by discharge in argon gas of a pressure range between 0.08 and 3 Torr using a parallel plates configuration. The first and second Townsend coefficients (α and γ, respectively) and the ionization efficiency (η) of different cathode materials were deduced from Paschen curves as a function of the reduced field (E/P). The minimum breakdown voltage was found to be about 242 V for Mg material, which has the lowest work function, while carbon graphite has a higher breakdown voltage of 283 V due to its higher work function. The second coefficient γ was increased as a function of E/P and has higher values for materials of lower work functions, and a similar trend of γ is obtained as a function of the ion mean energy. On the other hand, the first coefficient α has a reverse behavior with both E/P and the work function of the cathode materials compared with the second coefficient. The ionization efficiency of the three cathode materials is identical, as η depends only on the gas properties and not the cathode material. η has a maximum value of about 0.025 V−1 for an E/P of about 185 Vcm−1Torr−1, corresponding to the maximum ionizing ability of electrons. The validation of the breakdown results has been confirmed by conferring with other published experimental measurements.

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)0,002
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
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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