Laser-induced emission spectra of stainless steels and aluminum irradiated with nanopulse lasers without setting delay: potential applications to remote sensing and laser micromachining
Notice bibliographique
Résumé
Spectral lines from the impurities held in stainless steel and in aluminum can be clearly identified in the UV and the visible spectra when emission is laser induced. These spectroscopic lines can be initiated in metal irradiated at moderate laser optical densities of about 2.5 × 10 8 W / c m 2 . In addition to the lines arising from impurities found in some metals, it was found that some spectroscopic lines from iron oxide formed during irradiation were also detected at the above-mentioned power density. It was found that lines observed from iron oxide are consistent with what is reported in the literature. The investigations reported were produced on samples at optical densities that are sufficient to create an electric field that is about 10 times the air electrical breakdown near the focal point. The results reported were obtained without setting any delay between the laser Q -switch and the data acquisition. The spectroscopic data are comparable to those shown in the literature by laser-induced breakdown spectroscopy in term of signal-to-noise ratio and are promising in detecting impurities such as heavy metals in remote sensing applications, where pulse delay is not always practical due to atmospheric conditions and power requirements. As a marking procedure is used during the investigations, the method demonstrates how spectroscopic monitoring in real time can be applied during a procedure in laser micromachining applications.
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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) | 0,004 | 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 ».