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Enregistrement W6901655512 · doi:10.60692/jskrh-3nn35

Molecular dynamics study of thermal transport in single-layer silicon carbide nanoribbons

2020· article· en· W6901655512 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal conductivityZigzagNanoelectronicsPhononRibbonSilicon carbideMolecular dynamicsGraphene nanoribbons

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aiming to solve the heat dissipation problem of next generation energy-efficient nanoelectronics, we have explored the thermal transport behavior of monolayer silicon carbide nanoribbons (SiCNRs) using equilibrium molecular dynamics simulation based on Green-Kubo formalism. Our comprehensive analysis includes the calculation of thermal conductivity both for armchair and zigzag edged SiCNRs as a function of temperature, ribbon width, and length. At a temperature of 300 K, the thermal conductivity of 10 nm × 3 nm SiCNRs is found to be 23.92 ± 4.01 W/m K and 26.26 ± 4.18 W/m K for the armchair and zigzag direction, respectively. With the increase in temperature and length, a decreasing behavior of the thermal conductivity is observed for both directions of the SiCNRs, while the thermal conductivity increases with the increase in the ribbon width. Besides, to explain the size-dependent thermal transport phenomena, the acoustic phonon density of states is calculated using velocity autocorrelation of atoms. The variation of different low-frequency phonon modes validates the explored thermal conductivity at varying widths and lengths. These results would provide insight into and inspiration to design next-generation nanoelectronics with enhanced thermal efficiency using novel SiCNRs.

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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,678

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,165 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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