Gas–Vapor Interplay in Plasmonic Bubble Shrinkage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The understanding of the shrinkage dynamics of plasmonic bubbles formed around metallic nanoparticles immersed in liquid and irradiated by a resonant light source is crucial for the usage of these bubbles in numerous applications. In this paper, we experimentally show and theoretically explain that a plasmonic bubble during its shrinkage undergoes two different phases: first, a rapid partial bubble shrinkage governed by vapor condensation and, second, a slow diffusion-controlled bubble dissolution. The history of the bubble formation plays an important role in the shrinkage dynamics during the first phase as it determines the gas–vapor ratio in the bubble composition. Higher laser powers lead to more vaporous bubbles, while longer pulses and higher dissolved air concentrations lead to more gaseous bubbles. The dynamics of the second phase barely depends on the history of bubble formation, that is, laser power and pulse duration, but strongly on the dissolved air concentration, which defines the concentration gradient at the bubble interface. Finally, for the bubble dissolution in the second phase, with decreasing dissolved air concentration, we observe a gradual transition from a R(t) ∝ (t0 – t)1/3 scaling law to a R(t) ∝ (t0 – t)1/2 scaling law where t0 is the lifetime of the bubble and theoretically explain this transition.
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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 ».