MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2886899905

Femtosecond laser writing of nanogratings on the surface of fused silica

2012· article· en· W2886899905 sur OpenAlexfundno aff
Feng Liang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFemtosecondMaterials scienceLaserOpticsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lorsqu’un faisceau laser femtoseconde est fortement focalisé sur des matériaux transparents, une ionisation en cascade peut se produire suite à l’intense ionisation du champ induit par celui-ci. Une fraction de l’énergie laser est absorbée et transférée dans le support produisant un échauffement local. La température à l’intérieur de la zone d’irradiation s’élèvera au point de fusion ou d’ébullition, selon la fluence de l’impulsion incidente et les propriétés du matériau. En conséquence, une légère modification du matériau, la formation de nano-réseaux ou des dommages complexes peuvent se produire. L’explosion de Coulomb peut participer au processus d’enlèvement de matière lorsque le faisceau laser est fortement focalisé sur la surface. Dans cette thèse, nous allons nous concentrer sur la formation de nano-réseaux sur la surface de la silice fondue. Nous mesurons la fluence de l’impulsion nécessaire pour induire des nano-réseaux de surface pour différents espacements entre des impulsions consécutives, pour découvrir et quantifier l’effet d’incubation dans le processus de formation de nano-réseaux. Nous proposons également une équation d’incubation modifiée (seuil d’ablation en fonction de l’espacement entre les impulsions). À l’aide d’un SEM, nous examinons le changement structurel de la morphologie sur la surface induite par la combinaison de différents paramètres d’écriture tels que : l’énergie par impulsion/fluence, l’espacement entre les impulsions et la profondeur de la lumière focalisée sous la surface. Nous montrons ainsi l’évolution des nano-fentes dans le cas statique et pour une petite gamme de fluence d’impulsion et démontrons que des nano-réseaux uniformes peuvent être obtenus lorsque la fluence de l’impulsion est légèrement au-dessus du seuil d’ablation et que la largeur et l’espacement des nano-réseaux dépendent de l’espacement entre les impulsions et de leur fluence. Nous proposons également un nouveau modèle qui inclut les effets de répartition de l’intensité locale et d’incubation. L’évolution progressive de maxima locaux et la formation de nouvelle paires de nanogrooves (cas statique) ou de son autoréplication (cas de numérisation) sur des emplacements spécifiques est en fait la physique derrière le processus de formation qui est fidèlement reproduit dans l’expérience. Jusqu’à maintenant, aucun modèle n’a réussi à bien représenter les phénomènes observés. Finalement, nous présentons les applications potentielles de l’écriture directe d’un certain nombre contrôlable de nanocanaux et nano-réseaux à grande surface.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLaser Material Processing TechniquesTravaux en français237 207