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Record W2700153906

Le niobate de lithium à haute température pour les applications ultrasons

2017· article· fr· W2700153906 on OpenAlexfundno aff
Hector de Castilla

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicAcoustic Wave Resonator Technologies
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsHumanitiesPhysicsPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de ce travail de maîtrise en sciences appliquées est de trouver puis étudier un matériau piézoélectrique qui est potentiellement utilisable dans les transducteurs ultrasons à haute température. En effet, ces derniers sont actuellement limités à des températures de fonctionnement en dessous de 300°C à cause de l’élément piézoélectrique qui les compose. Palier à cette limitation permettrait des contrôles non destructifs par ultrasons à haute température. Avec de bonnes propriétés électromécaniques et une température de Curie élevée (1200°C), le niobate de lithium (LiNbO3) est un bon candidat. Mais certaines études affirment que des processus chimiques tels que l’apparition de conductivité ionique ou l’émergence d’une nouvelle phase ne permettent pas son utilisation dans les transducteurs ultrasons au-dessus de 600°C. Cependant, d’autres études plus récentes ont montré qu’il pouvait générer des ultrasons jusqu’à 1000°C et qu’aucune conductivité n’était visible. Une hypothèse a donc émergé : une conductivité ionique est présente dans le niobate de lithium à haute température (>500°C) mais elle n’affecte que faiblement ses propriétés à hautes fréquences (>100 kHz). Une caractérisation du niobate de lithium à haute température est donc nécessaire afin de vérifier cette hypothèse. Pour cela, la méthode par résonance a été employée. Elle permet une caractérisation de la plupart des coefficients électromécaniques avec une simple spectroscopie d’impédance électrochimique et un modèle reliant de façon explicite les propriétés au spectre d’impédance. Il s’agit de trouver les coefficients du modèle permettant de superposer au mieux le modèle avec les mesures expérimentales. Un banc expérimental a été réalisé permettant de contrôler la température des échantillons et de mesurer leur impédance électrochimique. Malheureusement, les modèles actuellement utilisés pour la méthode par résonance sont imprécis en présence de couplages entre les modes de vibration. Cela implique de posséder plusieurs échantillons de différentes formes afin d’isoler chaque mode principal de vibration. De plus, ces modèles ne prennent pas bien en compte les harmoniques et modes en cisaillement. C’est pourquoi un nouveau modèle analytique couvrant tout le spectre fréquentiel a été développé afin de prédire les résonances en cisaillement, les harmoniques et les couplages entre les modes. Néanmoins, certains modes de résonances et certains couplages ne sont toujours pas modélisés. La caractérisation d’échantillons carrés a pu être menée jusqu’à 750°C. Les résultats confirment le caractère prometteur du niobate de lithium. Les coefficients piézoélectriques sont stables en fonction de la température et l’élasticité et la permittivité ont le comportement attendu. Un effet thermoélectrique ayant un effet similaire à de la conductivité ionique a été observé ce qui ne permet pas de quantifier l’impact de ce dernier. Bien que des études complémentaires soient nécessaires, l’intensité des résonances à 750°C semble indiquer que le niobate de lithium peut être utilisé pour des applications ultrasons à hautes fréquences (>100 kHz).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2017
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