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Enregistrement W2793290030 · doi:10.1088/1361-6595/aab025

Electron density and temperature in an atmospheric-pressure helium diffuse dielectric barrier discharge from kHz to MHz

2018· article· en· W2793290030 sur OpenAlexafffund
Jean-Sébastien Boisvert, Luc Stafford, Nicolas Naudé, J. Margot, F. Massines

Notice bibliographique

RevuePlasma Sources Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAtomic physicsElectron densityElectron temperatureDielectric barrier dischargeHeliumElectronAtmospheric pressurePlasmaRange (aeronautics)DielectricGlow dischargeChemistryMaterials sciencePhysicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diffuse dielectric barrier discharges are generated over a very wide range of frequencies. According to the targeted frequency, the glow, Townsend-like, hybrid, Ω and RF- α modes are sustained. In this paper, the electrical characterization of the discharge cell together with an electrical model are used to estimate the electron density from current and voltage measurements for excitation frequencies ranging from 50 kHz to 15 MHz. The electron density is found to vary from 10 14 to 10 17 m −3 over this frequency range. In addition, a collisional-radiative model coupled with optical emission spectroscopy is used to evaluate the electron temperature (assuming Maxwellian electron energy distribution function) in the same conditions. The time and space-averaged electron temperature is found to be about 0.3 eV in both the low-frequency and high-frequency ranges. However, in the medium-frequency range, it reaches almost twice this value as the discharge is in the hybrid mode. The hybrid mode is similar to the atmospheric-pressure glow discharge usually observed in helium DBDs at low frequency with the major difference being that the plasma is continuously sustained and is characterized by a higher power density.

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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