Design and optimization of a compact laser-driven proton beamline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Laser-accelerated protons, generated by irradiating a solid target with a short, energetic laser pulse at high intensity (I > 1018 W·cm−2), represent a complementary if not outperforming source compared to conventional accelerators, due to their intrinsic features, such as high beam charge and short bunch duration. However, the broadband energy spectrum of these proton sources is a bottleneck that precludes their use in applications requiring a more reduced energy spread. Consequently, in recent times strong effort has been put to overcome these limits and to develop laser-driven proton beamlines with low energy spread. In this paper, we report on beam dynamics simulations aiming at optimizing a laser-driven beamline - i.e. a laser-based proton source coupled to conventional magnetic beam manipulation devices - producing protons with a reduced energy spread, usable for applications. The energy range of investigation goes from 2 to 20 MeV, i.e. the typical proton energies that can be routinely obtained using commercial TW-power class laser systems. Our beamline design is capable of reducing the energy spread below 20%, still keeping the overall transmission efficiency around 1% and producing a proton spot-size in the range of 10 mm2. We briefly discuss the results in the context of applications in the domain of Cultural Heritage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».