Early and Transient Formation of Highly Acidic pH Spikes in Water Radiolysis under the Combined Effect of High Dose Rate and High Linear Energy Transfer
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Water radiolysis leads to the formation of hydronium ions H3O+ in less than 50 fs, resulting in the formation of transient acidic pH spikes in the irradiated water. The purpose of this study is to examine the time evolution of these spikes of acidity under irradiation conditions combining both high absorbed dose rate and high-LET radiation. (2) Methods: The early space–time history of the distributions of the various reactive species was obtained using our Monte Carlo multitrack chemistry simulation code IONLYS-IRT. To simulate different LETs, we used incident protons of varying energies as radiation sources. The “instantaneous pulse” (or Dirac) model was used to investigate the effect of dose rate. (3) Results: One major finding is that the combination of high dose rates and high LETs is clearly additive, with a very significant impact on the pH of the solution. For example, at 1 ns and for a dose rate of ~107 Gy/s, the pH drops from ~4.7 to 2.7 as the LET increases from ~0.3 to 60 keV/μm. (4) Conclusions: Confirming previous work, this purely radiation chemical study raises the question of the possible importance and role of these spikes of acidity in underpinning the physical chemistry and biology of the “FLASH effect”.
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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 ».