Interferometrio characterization of preplasma density for high intensity laser plasma interaction studies
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. High intensity laser plasma interactions are often affected by the preplasma created by the inherent prepulse of the system due to leakage laser light (typically millijoules over nanoseconds) prior to the arrival of the main high energy laser pulse (typically 100's of joules). Even small scalelength preplasma can alter the absorption of laser light and the subsequent creation of high energy electrons and ions in the interaction process. This can have significant effects on the application of such pulses for areas such as Fast Ignition Laser Fusion Energy. In order to correctly model the interaction process it is important to know the plasma density profile accurately prior to the main interaction process. The current study is focussed on characterizing the expected preplasma conditions for experiments carried out at the Titan laser facility at the Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) and similar facilities. Interferometric measurements for accurate characterization of the plasma density profile of an aluminum plasma created by nanosecond duration 532nm Nd:YAG laser pulses are carried out using a femtosecond-laser probe pulse (400nm/130fs). The main laser pulse is focussed onto an aluminum rod using f/20 optics producing a 20μm diameter focal spot and the interferometry is carried out using a Mach Zehnder Interferometer. The interferograms are used to determine the evolution of the density profile of the plasma with time over a time scale of 1 to 5 nanoseconds. The results are then compared to 2D hydrodynamic modeling of the plasma expansion and used to determine the equation of state models which best fit the experiment. From these results, we expect that more accurate preplasma density models can be developed and incorporated into the analysis of high intensity laser plasma interaction experiments. The experimental and simulation results will be presented and discussed.
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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 ».