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Enregistrement W4247276606 · doi:10.32920/ryerson.14648655

3-D modeling and simulation of crystal growth of GE₀.₉₈ Si₀.₀₂ under the influence of various gravity levels, G-jitter and rotating magnetic field using traveling solvent method

2021· preprint· en· W4247276606 sur OpenAlexaff
Mehdi Mohammadi Shemirani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSolidification and crystal growth phenomena
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotating magnetic fieldMagnetic fieldMaterials scienceMechanicsBuoyancyMass transferConvectionGravitational accelerationHomogeneity (statistics)Intensity (physics)Computational physicsPhysicsOpticsGravitational fieldClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A three-dimensional numerical simulation was conducted to study the effect of a rotating magnetic (RMF) field on the fluid flow, heat transfer and mass transfer in the presence of various gravity levels by utilizing the traveling solvent method (TSM). The presence of the RMF suppressed the buoyancy convection in the GE₀.₉₈ Si₀.₀₂ solution zone in order to get homogeneity with a flat growth interface. It was found that the intensity of the flow at the centre of the crucible decreased at a faster rate compared to the flow near the walls when increasing magnetic field intensity is combined with a certain rotational speed. This behavior created a stable and uniform silicon distribution in the horizontal plane near the growth interface in the terrestrial condition. Different magnetic field intensities for different rotational speeds were examined in both terrestrial and micro-gravity conditions. The effects of residual acceleration, known as G-jitter, on board the International Space Station and European Space Orbiter were also investigated.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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