Anomalous material-dependent transport of focused, laser-driven proton beams
Notice bibliographique
Résumé
Intense lasers can accelerate protons in sufficient numbers and energy that the resulting beam can heat materials to exotic warm (10 s of eV temperature) states. Here we show with experimental data that a laser-driven proton beam focused onto a target heated it in a localized spot with size strongly dependent upon material and as small as 35 μm radius. Simulations indicate that cold stopping power values cannot model the intense proton beam transport in solid targets well enough to match the large differences observed. In the experiment a 74 J, 670 fs laser drove a focusing proton beam that transported through different thicknesses of solid Mylar, Al, Cu or Au, eventually heating a rear, thin, Au witness layer. The XUV emission seen from the rear of the Au indicated a clear dependence of proton beam transport upon atomic number, Z, of the transport layer: a larger and brighter emission spot was measured after proton transport through the lower Z foils even with equal mass density for supposed equivalent proton stopping range. Beam transport dynamics pertaining to the observed heated spot were investigated numerically with a particle-in-cell (PIC) code. In simulations protons moving through an Al transport layer result in higher Au temperature responsible for higher Au radiant emittance compared to a Cu transport case. The inferred finding that proton stopping varies with temperature in different materials, considerably changing the beam heating profile, can guide applications seeking to controllably heat targets with intense proton beams.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».