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Enregistrement W2092688015 · doi:10.1103/physreve.70.066405

Modeling of microwave-sustained plasmas at atmospheric pressure with application to discharge contraction

2004· article· en· W2092688015 sur OpenAlexaff
Estefania Martinez, Y. Kabouzi, Kremena Makasheva, Michel Moisan

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmaMicrowaveAtomic physicsAtmospheric pressureIonAtmospheric-pressure plasmaDissociation (chemistry)Materials scienceElectric fieldMechanicsContraction (grammar)ElectronChemistryPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The modeling of microwave-sustained discharges at atmospheric pressure is much less advanced than at reduced pressure (<10 Torr) because of the greater complexity of the mechanisms involved. In particular, discharge contraction, a characteristic feature of high-pressure discharges, is not well understood. To describe adequately this phenomenon, one needs to consider that the charged-particle balance in atmospheric-pressure discharges relies on the kinetics of molecular ions, including their dissociation through electron impact. Nonuniform gas heating plays a key role in the radial distribution of the density of molecular ions. The onset of contraction is shown to depend only on radially nonuniform gas heating. The radial nonuniformity of the electric field intensity also plays an important role allowing one, for instance, to explain the lower degree of contraction observed in microwave discharges compared to dc discharges. We present a numerical fluid-plasma model that aims to bring into relief the main features of discharge contraction in rare gases. It calls for surface-wave discharges because of their wide range of operating conditions, enabling a closer check between theory and experiment.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations88
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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