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Enregistrement W4394822227 · doi:10.3390/cryst14040368

The Impact of Temperature and Power Variation on the Optical, Wettability, and Anti-Icing Characteristics of AZO Coatings

2024· article· en· W4394822227 sur OpenAlexaff
Kamlesh V. Chauhan, Sushant K. Rawal, Nicky P. Patel, Vandan Vyas

Notice bibliographique

RevueCrystals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWettingMaterials scienceDeposition (geology)Thin filmTransmittanceSputter depositionIcingSurface roughnessContact angleOptoelectronicsComposite materialSputteringNanotechnologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The structural, wettability, and optical characteristics of aluminum-doped zinc oxide (AZO) thin films were studied with the objective of understanding the impact of deposition power and deposition temperature. Thin films were deposited using a radio frequency (RF) magnetron sputtering technique. The power output of the RF was augmented from 200 to 260 W, and the temperature was increased from 50 to 200 °C, which led to the development of a (002) peak for zinc oxide. The study of film thickness was carried out using the Swanepoel envelope method from data obtained through the UV-Vis spectrum. An increase in surface roughness value was shown to be connected with fluctuations in temperature as well as increases in deposition power. The findings revealed that as deposition power and temperature increased, the value of optical transmittance decreased, ranging from 70% to 90% based on the deposition parameters within the range of wavelengths that extend from 300 to 800 nm. The wettability properties of the samples were studied, and the maximum contact angle achieved was 110°. A Peltier apparatus was utilised in order to investigate the anti-icing capabilities, which revealed that the icing process was slowed down 3.38-fold. This work extends the understanding of the hydrophobicity and anti-icing capabilities of AZO thin films, specifically increasing both attributes which provide feasible options for purposes requiring resistance to ice.

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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,198

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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