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Enregistrement W2787268142 · doi:10.1063/1.5008976

Influence of electrode gap on breakdown voltages of a multi-gap pseudospark discharge device under nanosecond pulses

2018· article· en· W2787268142 sur OpenAlexaff
J. Zhang, Xiaotao Liu

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGyrotron and Vacuum Electronics Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Postdoctoral Program for Innovative TalentsShaanxi Province Postdoctoral Science FoundationChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIonizationAtomic physicsNanosecondElectronBreakdown voltageCathodeElectrodePlasmaImpact ionizationVoltageSpark gapPhysicsMaterials scienceIonChemistryLaserOpticsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pseudospark-sourced electron beams of high energy can be produced in multi-gap pseudospark devices under high breakdown voltages. The breakdown voltages and the gap separation of the discharge device have been studied. Collisional ionization in the gaps has been semi-quantitatively analyzed. Based on the results, the influence of the electrode gap on the breakdown voltages has been verified. Collisional ionization during device discharge begins initially in the first gap near the cathode. The electrons produced in the first gap move towards the second gap and contribute to the collisional ionization in the second gap. The process proceeds to successive gaps with collisional ionization occurring in all gaps. For wider gap separations, the number of collisional ionizations in the gap is large, and hence, more electrons move through the intermediate electrodes into the posterior gaps. This creates a cascading of collisional ionizations, leading to a decrease in breakdown voltage. The influence of the coefficient of collisional ionization on the whole process in the posterior gaps may be slight under different gap separations, as electrons moving into the posterior gaps are plentiful. The breakdown voltage mainly depends on the first gap separation near the cathode.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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