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Enregistrement W4392410150 · doi:10.1134/s1027451023070145

Silicon Echelles for Soft X-Ray and Extreme UV Radiation: Influence of the Camber of the Reflective Facet on the Diffraction Efficiency

2023· article· en· W4392410150 sur OpenAlexaff
Leonid I. Goray, T. N. Berezovskaya, D. V. Mokhov, V. A. Sharov, K. Yu. Shubina, E. V. Pirogov, A. S. Dashkov

Notice bibliographique

RevueJournal of Surface Investigation X-ray Synchrotron and Neutron Techniques · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensLibrary of Parliament
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacet (psychology)Camber (aerodynamics)DiffractionOpticsRadiationSiliconMaterials sciencePhysicsEngineeringStructural engineeringOptoelectronicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract— The influence of the reflective facet parameters, primarily its camber, on the diffraction efficiency of perfect silicon gratings with blaze angles of 3°–4° and a groove density of 500 and 250 mm–1, which are intended for operation in soft X-ray and extreme UV radiation, is studied. The investigated diffraction gratings are fabricated by the wet etching of Si (111) vicinal wafers and characterized by atomic-force microscopy to determine the relief of the grooves. For one of the considered gratings with a Mo/Si multilayer coating, a record-breaking absolute efficiency of ~40% at a wavelength of 13.5 nm in the –8th order of unpolarized radiation was obtained recently. The possibility of achieving high efficiencies of high diffraction orders, with a number of ~10 and more is considered; this means the possibility of unique X-ray echelle fabrication. An estimate of the influence of the introduced camber parameter of the reflected facet on the maximum achievable order number of highly efficient diffraction is obtained. The absolute and relative (grating) efficiencies are determined by simulation using the PCGrate™ code based on the method of boundary integral equations and groove profiles measured using atomic-force microscopy.

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)0,001
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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