In Situ Collection of Nanoparticles during Femtosecond Laser Machining in Air
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticles generated during laser material processing are often seen as annoying side products, yet they might find useful application upon proper collection. We present a parametric study to identify the dominant factors in nanoparticle removal and collection with the goal of establishing an in situ removal method during femtosecond laser machining. Several target materials of different electrical resistivity, such as Cu, Ti, and Si were laser machined at a relatively high laser fluence. Machining was performed under three different charge conditions, i.e., machining without an externally applied charge (alike atmospheric pulsed laser deposition (PLD)) was compared to machining with a floating potential and with an applied field. Thereby, we investigated the influence of three different charge conditions on the behavior of laser-generated nanoparticles, in particular considering plume deflection, nanoparticle accumulation on a collector plate and their redeposition onto the target. We found that both strategies, machining under a floating potential or under an applied field, were effective for collecting laser-generated nanoparticles. The applied field condition led to the strongest confinement of the nanoparticle plume and tightest resulting nanoparticle collection pattern. Raster-scanning direction was found to influence the nanoparticle collection pattern and ablation depth. However, the laser-processed target surface remained unaffected by the chosen nanoparticle collection strategy. We conclude that machining under a floating potential or an applied field is a promising setup for removing and collecting nanoparticles during the machining process, and thus provides an outlook to circular waste-free laser process design.
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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) | 0,000 | 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 ».