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Enregistrement W3183654418 · doi:10.3390/mi12070834

Power Dissipation of an Inductively Coupled Plasma Torch under E Mode Dominated Regime

2021· article· en· W3183654418 sur OpenAlexaboutno aff
Nan Yu, Renaud Jourdain, Mustapha Gourma, Fangda Xu, Adam Bennett, Fengzhou Fang

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsEngineering and Physical Sciences Research CouncilIrish Research CouncilScience Foundation IrelandEuropean Commission
Mots-clésTorchPlasma torchInductively coupled plasmaDissipationPlasmaElectromagnetic coilInduction coilNozzleCoolantMaterials scienceNuclear engineeringElectrical engineeringMechanical engineeringPhysicsEngineeringThermodynamicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the power dissipation of a plasma torch used for an optical surface fabrication process. The process utilizes an inductively coupled plasma (ICP) torch that is equipped with a De-Laval nozzle for the delivery of a highly collimated plasma jet. The plasma torch makes use of a self-igniting coil and an intermediate co-axial tube made of alumina. The torch has a distinctive thermal and electrical response compared to regular ICP torches. In this study, the results of the power dissipation investigation reveal the true efficiency of the torch and discern its electrical response. By systematically measuring the coolant parameters (temperature change and flow rate), the power dissipation is extrapolated. The radio frequency power supply is set to 800 W, E mode, throughout the research presented in this study. The analytical results of power dissipation, derived from the experiments, show that 15.4% and 33.3% are dissipated by the nozzle and coil coolant channels, respectively. The experiments also enable the determination of the thermal time constant of the plasma torch for the entire range of RF power.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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