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Enregistrement W2036761224 · doi:10.1063/1.1357221

Electron kinetic simulations of solid density Al plasmas produced by intense subpicosecond laser pulses. I. Ionization dynamics in 30 femtosecond pulses

2001· article· en· W2036761224 sur OpenAlexaff
S. Ethier, J. P. Matte

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtomic physicsPhysicsIonizationPlasmaFemtosecondElectronExcited stateExcitationIonKinetic energyElectron densityThermalisationLaserElectron temperatureDistribution functionPulse (music)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction of a 1018 W/cm2, 30 fs laser pulse with solid Al was simulated with the electron kinetic code “FPI” [J. P. Matte et al., Phys. Rev. Lett. 72, 1208 (1994)] in which an improved average ion module was fully coupled to the electron kinetics. It includes electron impact ionization and excitation and their inverse processes: collisional recombination and de-excitation; as well as radiative decay and pressure ionization. We compare to runs without the inverse processes, and also without atomic physics (with 〈Z〉 set to 11). Atomic physics strongly affects the energy balance and the shape of the distribution function. Line radiation is mostly due to three body recombination into excited states after the peak of the pulse, as the plasma cools down. Despite the atomic processes and the high density, strongly non-Maxwellian distribution functions were obtained due to very steep temperature gradients and strong collisional heating, at the peak of the pulse. However, after the pulse, there is a very rapid thermalization of the electron distribution to which inverse processes strongly contribute.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations15
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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