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Enregistrement W4309195683 · doi:10.1088/1742-6596/2326/1/012020

Hydrogen Concentration and Mechanical Dissipation upon Annealing in Zirconia-doped Tantala Thin Films for Gravitational Wave Observatory Mirrors

2022· article· en· W4309195683 sur OpenAlexaff
A. W. Lussier, É. Lalande, M. Chicoine, C. Lévesque, S. Roorda, Bill Baloukas, L. Martinů, G. Vajente, A. Ananyeva, F. Schiettekatte

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysics and Sensor Technology
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElastic recoil detectionThin filmHydrogenAnnealing (glass)Analytical Chemistry (journal)Amorphous solidSputteringSputter depositionDopingOpticsOptoelectronicsComposite materialChemistryPhysicsNanotechnologyCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sensitivity in instruments such as the Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory (LIGO) is limited by a noise originating from fluctuations linked to internal mechanical dissipation (IMD) in the amorphous thin films of their Bragg reflectors. We investigate the correlation between IMD, characterized by a loss angle, and the hydrogen concentration in a thin film made of Zr-doped tantalum oxide after annealing at different temperatures. The film was deposited by magnetron sputtering and the loss angle measured by gentle nodal suspension. The concentration of heavier elements was obtained by Rutherford backscattering spectrometry (RBS). The hydrogen concentration in the as-deposited and annealed samples was obtained by elastic recoil detection (ERD). We observe that the hydrogen atomic concentration gradually decreases from 2.0 ± 0.1% down to the detection limit at 0.2 ± 0.1% as we anneal to 650°C. We also find that the loss angle decreases by a factor of two over the same annealing temperature range, suggesting that the loss angle is correlated with the hydrogen concentration. However, the loss angle remains relatively high even when most of the hydrogen is desorbed. We conclude that the presence of hydrogen is not the main limiting factor for further reducing the IMD.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,206 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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