Physical proprieties of DC glow discharges in a neon–argon gas mixture
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports a detailed study of 90% Ne – 10% Ar gas mixture DC glow discharge at low pressure, wherein 15 chemical reactions are considered. The second-order fluid model is used. The parameters of particle transport and their rate coefficients strictly depend on mean electron energy. In the framework of the local electric field approximation, we have developed an analytical expression of the drift velocity of positive argon ions in a neon gas [Formula: see text], which is in good agreement with the experimental results, and serves to give best results than the results obtained using [Formula: see text] that exist in the literature. The results show that the argon ion density is more important than the neon ion density despite the presence of more constant background neon gas density in the mixture. The current density reaches 0.1729 mA/cm2 for 250 V applied potential under 2 Torr pressure in a gas mixture. The spatio-temporal evolution of both electric and energetic characteristics, as well as their spatial distribution in the steady state, are shown and discussed. The maximum value of the neon metastable atom density is 4.54957 × 108 cm−3, and for argon metastable atom density is 5.4689 × 108 cm−3. The model is verified experimentally and theoretically in the particular case.
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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 ».