Multiscale Visualization of Colloidal Particle Lens Array Mediated Plasma Dynamics for Dielectric Nanoparticle Enhanced Femtosecond Laser-Induced Breakdown Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».