Understanding the formation mechanisms of silicon particles from the thermal disproportionation of hydrogen silsesquioxane
Notice bibliographique
Résumé
Data set from Understanding the formation mechanisms of silicon particles from the thermal disproportionation of hydrogen silsesquioxane. - Publication : Cibaka-Ndaya C., O'Connor K., Opeyemi Idowu E., Parker M. A., Lebraud E., Lacomme S., Montero D., Sanz Camacho P., Veinot J. G.-C., Roiban I.-L., Drisko G. L.. Understanding the formation mechanisms of silicon particles from the thermal disproportionation of hydrogen silsesquioxane. Chemistry of Materials, In press, ⟨10.1021/acs.chemmater.3c01448⟩. ⟨hal-04211253⟩ Dataset production context : Crystalline silicon particles sustaining Mie resonances are readily obtained from the thermal processing of hydrogen silsesquioxane (HSQ). Here, the mechanisms involved in silicon particle formation and growth from HSQ are investigated through real time in situ analysis in an environmental transmission electron microscope and X-ray diffractometer. The nucleation of Si nanodomains are observed starting around 1000 °C. For the first time, a highly mobile intermediate phase is experimentally observed, thus demonstrating a previously unknown growth mechanism. At least two growth processes occur simultaneously: the coalescence of small particles into larger particles and a growth mode by particle displacement through the matrix toward the HSQ grain surface. Post-synthetic characterization by scanning electron microscopy further evidences the latter growth mechanism. The gaseous environment employed during synthesis impacts particle formation and growth under both in situ and ex situ conditions, impacting particle yield and structural homogeneity. Understanding the formation mechanisms of particles provides promising pathways for reducing the energy cost of this synthetic route. For more information see the article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,013 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».