MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385144038 · doi:10.1093/micmic/ozad067.941

Phase Imaging Annihilation of Dislocation at Crystal Surface

2023· article· en· W4385144038 sur OpenAlexaff
Rodney Herring

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDislocationAnnihilationCrystal (programming language)Phase (matter)Surface (topology)CrystallographyCondensed matter physicsComposite materialGeometryPhysicsChemistryNuclear physicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dislocations are arguably the most important defect in crystals. They determine the material’s strength, destroy electronic devices and degrade sensors, among other things. Interestingly, at their core is an undefined point, a singularity created by having a one atomic plane displacement, i.e., the Burgers vector, B , representing a 2π phase shift over a 360-degree rotation. Moreover, crystal surfaces cannot hold strain, which must somehow destabilize the dislocation when it annihilates at the surface. Recently, the core of the dislocation has been able to be phase imaged by the interference of two symmetrically Bragg diffracted beams [1]. As well, the bottom surface of the crystal has recently been phase imaged using differential phase contrast [2]. These two new phase imaging capabilities reported here have been used to image a dislocation passing from the top to the bottom surfaces of a gold specimen (Fig. 1). As the dislocation approaches the bottom surface, the dislocation can be seen to become unstable and then split to form a triple point (Fig. 2). The partial dislocations formed wrap around a 3D defect, likely a pit (Fig. 2). It is hypothesized that the dislocations at the triple point cross-slip from (111) onto three equivalent {111} planes. The partial dislocations form stacking faults, which are the surfaces of the pit (Fig. 3). The dislocations at three edges are shared among the three surfaces, which reduces their formation energy, E, by one half, i.e., E = 3 x 1/6 d<211> (Fig. 3), which is equivalent to half the Burgers vector of the original dislocation, E = ½ B<110> for FCC gold. The other half of the dislocation strain relaxes the structure providing energy to nucleate the 3D volume of the pit. The relaxed structure is too small to hold its Au atom, ejecting it, likely onto the surface of the crystal (Fig. 3). Thus, the energy required to nucleate the pit is ½ E/B<110l> where E is the material’s elastic modulus. For Au, the pit formation energy is ½ 76 GPa / 0.235 nm = 1.6 nN. Pits are known to exist on the surface of materials as traditionally seen by etching. This is the first time that their formation has been seen from the perspective of the inside of the crystal to the surface. A model is proposed based upon the destabilization of a dislocation to form three connected stacking fault surfaces to form a 3D pit. Simulations are still required to verify the proposed pit formation mechanism from this experimental observation [3]. – a) Bright field TEM image of a dislocation in Au specimen at exact Bragg diffraction, b) schematic of interfering symmetrically diffracted beams using an electron biprism, c) interferogram of dislocation in a). – a), Reconstructed phase image of dislocation in Fig. 1 showing annihilation of 2π shift at top (T) and bottom (B) surfaces, b) Magnified view of bottom surface showing unstable strain (US) along the dislocation just before creating a pit, c) 3x phase enhancement revealing triple point (TP) within circle formed by partial dislocations, which create three surfaces forming the pit. – Stacking fault surfaces outlined by red, green, and blue lines formed from partial dislocations having <211> Burgers vectors and {111} habit planes. The relaxation of the surfaces by ½ B ejects the corner atom to establish the nucleation of the 3D volume of the pit.

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 seuil0,008

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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueMicroscopy and MicroanalysisMême sujetHigh Temperature Alloys and CreepTravaux en français237 207