Bidimensional Particle-In-Cell simulations for laser-driven proton acceleration using ultra-short, ultra-high contrast laser
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we report on bi-dimensional Particle-In-Cell simulations performed in order to reproduce the laser-driven proton acceleration obtained when a commercial 200 TW Ti:Sa Laser hits a solid target. The laser-to prepulse contrast was enhanced using plasma mirrors yielding to a main-to-prepulse contrast of ∼1012. We varied the pulse duration from 30 fs to 500 fs and the target thickness from 30 nm to several tens of μm. The on-target laser energy was up to 1.8 J leading to an intensity in excess of 1020 W cm−2. A comparison between numerical and existing experimental data [S. Fourmaux et al., Phys. Plasmas 20, 013110 (2013)] is performed, showing a good agreement between experimental results and simulations which confirms that for ultra-thin targets there is an optimum expansion regime. This regime depends on the target thickness and on the laser intensity: if the target is too expanded, the laser travels through the target without being able to deposit its energy within the target. If the target is not sufficiently expanded, the laser energy is reflected by the target. It is important to note that maximum proton energies are reached at longer pulse durations (in the 100 fs regime) than what is currently the best compression pulse length for this type of lasers (typically 20–30 fs). This duration, around 50–100 fs, can be considered a minimum energy transfer time between hot electrons to ions during the considered acceleration process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».