MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3213314673 · doi:10.1002/adts.202100240

Temporal Analysis of Photo‐Thermally Induced Reconfigurability in a 1D Gold Grating Filled with a Phase Change Material

2021· article· en· W3213314673 sur OpenAlexaff
Naser Zamani, Ali Hatef, Hamid Nadgaran

Notice bibliographique

RevueAdvanced Theory and Simulations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhase-change materials and chalcogenides
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAmorphous solidReconfigurabilityAbsorption (acoustics)GratingOptoelectronicsPhase (matter)OpticsFemtosecondLaserChemistryCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, the finite‐element method is used to numerically calculate a photo‐thermally induced reconfigurability in a 1D gold grating structure filled with the phase change material Ge2Sb2Se4Te1 (GSST). GSST features a reversible and stable phase change between amorphous and crystalline phases around a critical temperature of 410 K with broadband low optical loss. In this study, the required heating for the transition between phases is provided by a nanosecond Gaussian pulse laser through a photo‐thermal absorption process. A comprehensive heat transfer analysis is performed to investigate the thermal characterizations of the proposed structure. The results show that in the amorphous state, the structure has a near unity absorption band in the infrared region. As the temperature increases during the pulse, the GSST undergoes the amorphous to crystalline phase change. In the intermediate states (partial crystallization) of the GSST two resonance peaks are excited and the absorption finally reaches its minimum value of 0.2 in the GSST crystalline phase. The findings of this study not only provide the fundamental concepts for the suggested tunable structure, but also have potential applications in a variety of nanophotonic devices including thermal emission controllers, sensors, and optical detection devices.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced Theory and SimulationsMême sujetPhase-change materials and chalcogenidesTravaux en français237 207