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Enregistrement W4385668292 · doi:10.1088/1742-6596/2545/1/012019

Superconducting neutron transmission imaging for investigating a sequential change in phase separations of low-melting Wood’s metal

2023· article· en· W4385668292 sur OpenAlexaff
The Dang Vu, Hiroaki Shishido, Kazuya Aizawa, Takayuki Oku, Kenichi Oikawa, Masahide Harada, Kenji Kojima, Shigeyuki Miyajima, Kazuhiko Soyama, Tomio Koyama, Mutsuo Hidaka, S. Suzuki, M. Tanaka, Masahiko Machida, Shuichi Kawamata, Takekazu Ishida

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNeutronNeutron imagingNeutron radiationAlloyPhase (matter)Beam (structure)OpticsNuclear physicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We built a new cryostat system for a current-biased kinetic inductance detector (CB-KID) to be able to place a sample at room temperature for conducting the neutron transmission imaging experiments with pulsed neutrons. A Wood’s metal alloy sample (Bi 50wt.%, Pb 25wt.%, Sn 12.5wt.%, Cd 12.5wt.%) of melting temperature 75.2°C was used to check a practical test by observing fine microstructures under beam power of 812 kW at beamline BL10 of J-PARC (MLF). The Wood’s metal is composed of four phases, of which one is a Cd-rich needle-like phase of an average width of 25 µm and length of 5 mm. Since Cd is a strong neutron absorber, it is suitable for observing the fine mosaic structure contrastingly in neutron transmission imaging. After neutron-transmission imaging with the Wood’s metal in the initial state, we subsequently melted the Wood’s metal sample and solidified it again by slow cooling during the same beam time. We were successful in observing an impressive change in morphology of the phases by neutron-transmission imaging. Room-temperature sample imaging is very convenient for possible users, and is expected to be very useful for applying our CB-KID system to versatile different materials of interests.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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 présentoui

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