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Enregistrement W2077294548 · doi:10.1088/0022-3727/37/4/007

Numerical investigation of interface region flows in mass spectrometers: ion transport

2004· article· en· W2077294548 sur OpenAlexafffund
Manish Jugroot, C. P. T. Groth, Bruce A. Thomson, Vladimir Baranov, B. A. Collings

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics D Applied Physics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Innovation Trust
Mots-clésInterface (matter)Mass transportIonMass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)MechanicsChemistryMaterials sciencePhysicsEngineering physicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transport of free ions through highly under-expanded jet flows of neutral gases and in the presence of applied electric fields is investigated by continuum-based numerical simulations. In particular, numerical results are described that are relevant to ion flows occurring in the interface region of mass spectrometer systems. A five-moment mathematical model and parallel multi-block numerical solution procedure are developed for predicting the ion transport. The model incorporates the effects of ion–neutral collision processes and is used in conjunction with a Navier–Stokes model and flow solver for the neutral gas to examine the key features of the ion motion. The influences of the neutral gas flow, electric field, and flow field geometry on ion mobility are all carefully assessed. Several ions of varying mass and charge are considered, and the relative importance of competing effects (i.e. electric field and ion–neutral collision effects) is discussed. The capability of controlling the charged particle motions through a combination of directed neutral flow and applied electric field is demonstrated for high-speed, hypersonic jet flows.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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