Ultrashort laser ablation of bulk copper targets: Dynamics and size distribution of the generated nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
We address the role of laser pulse fluence on expansion dynamics and size distribution of the nanoparticles produced by irradiating a metallic target with an ultrashort laser pulse in a vacuum, an issue for which contrasting indications are present in the literature. To this end, we have carried out a combined theoretical and experimental analysis of laser ablation of a bulk copper target with ≈50 fs, 800 nm pulses, in an interval of laser fluencies going from few to several times the ablation threshold. On one side, molecular dynamics simulations, with two-temperature model, describe the decomposition of the material through the analysis of the evolution of thermodynamic trajectories in the material phase diagram, and allow estimating the size distribution of the generated nano-aggregates. On the other side, atomic force microscopy of less than one layer nanoparticles deposits on witness plates, and fast imaging of the nanoparticles broadband optical emission provide the corresponding experimental characterization. Both experimental and numerical findings agree on a size distribution characterized by a significant fraction (≈90%) of small nanoparticles, and a residual part (≈10%) spanning over a rather large size interval, evidencing a weak dependence of the nanoparticles sizes on the laser pulse fluence. Numerical and experimental findings show a good degree of consistency, thus suggesting that modeling can realistically support the search for experimental methods leading to an improved control over the generation of nanoparticles by ultrashort laser ablation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».