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Enregistrement W2973055646 · doi:10.1021/acs.analchem.9b01686

Multiscale Visualization of Colloidal Particle Lens Array Mediated Plasma Dynamics for Dielectric Nanoparticle Enhanced Femtosecond Laser-Induced Breakdown Spectroscopy

2019· article· en· W2973055646 sur OpenAlexaff
Mengmeng Wang, Lan Jiang, Sumei Wang, Qitong Guo, Feng Tian, Zhuyuan Chu, Jin Zhang, Xin Li, Yongfeng Lu

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaMinistry of Human Resources and Social SecurityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryFemtosecondNanoparticleColloidal particlePlasmaParticle (ecology)DielectricColloidLaser-induced breakdown spectroscopyLaserSpectroscopyDielectric spectroscopyChemical physicsOptoelectronicsNanotechnologyOpticsPhysical chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multiscale visualization of silica colloidal particle lens array (CPLA) assisted laser ablation of copper is investigated. The distributed holes on a crater of CPLA-deposited Cu (CPLA-Cu) show a near-field effect by the silica nanoparticles (NPs), and the plasma emission signal of CPLA-Cu is 3-5 times as strong as that of Cu. Time-resolved plasma expansion, shockwave propagation, plasma plume emission, and nanoparticle distribution are observed and analyzed for ablations on both Cu and CPLA-Cu substrates. The initial expansion of plasma generated on CPLA-Cu is faster than that of pristine Cu. The shockwave of CPLA-Cu is rounder and its plasma plume is wider than those of Cu. The nanoparticle distribution shows a strong lateral collision during plume ejection for CPLA-Cu. Plasma characterization shows the increased plasma temperature is the key reason for femtosecond laser-induced breakdown spectroscopy (fs-LIBS) signal enhancement. This work demonstrates the signal enhancement effect of dielectric NPs on fs-LIBS and provides insights into hydrodynamics of the fs laser-induced plasma generated on CPLA-deposited substrate.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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