Development of a Platform at the Matter in Extreme Conditions End Station for Characterization of Matter Heated by Intense Laser-Accelerated Protons
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity short-pulse lasers have made possible the generation of energetic proton beams, unlocking numerous applications in high energy density science. One such application is uniform and isochoric heating of materials to the warm dense matter (WDM) state. We have developed a new experimental platform to simultaneously create and probe WDM at the matter in extreme conditions (MEC) end station at the Linac Coherent Light Source (LCLS). The short pulse optical laser (delivering up to 1 J in 45 fs) and the ultrabright LCLS X-ray laser with tunable frequency, respectively, deliver high power required to heat materials to WDM and precision-timed high-resolution X-rays to probe them. The laser-accelerated proton beam driven from a flat 1.5-μm Cu foil was first measured then directed to a secondary sample of Al or polypropylene (PP), typically 300-400 μm away. The time evolution of the sample electron temperature was measured using streaked optical pyrometry, where we observed a peak temperature of 0.9 ± 0.15 eV on the rear surface of an Al sample heated by the proton beam. Simulations using the hybrid-PIC code LSP and the rad-hydro code HELIOS show that a measured proton beam can heat Al to approximately 4 eV and PP to 1 eV if instead focused by a hemispherical Cu target. Through additional LSP simulations, we anticipate creating hotter WDM states (~20 eV) by increasing the laser energy to 10 J and keeping the other laser parameters fixed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».