Propagation of nanosecond discharge in an air gap containing a water droplet: modelling and comparison with time-resolved images
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The plasma-water interface is a complex medium characterized by interesting physical and chemical phenomena useful for many applications such as water processing or material synthesis. In this context, optimizing the transport of reactive species from plasma to water is crucial, and it may be achieved by increasing the surface-to-volume ratio of the processed object. Herein, we study the characteristics of a streamer produced by nanosecond discharge in air gap with a droplet of deionized water. The discharge is characterized experimentally by electrical measurements as well as by 1 ns-intergated ICCD images. To report plasma properties that are not accessible through experiment, such as the spatio-temporal evolution of electron density, electric field, and space charge density, a 2D fluid model is developed and adapted to the experimental geometry. Due to the fast propagation of the ionization front, the droplet is considered as a solid dielectric. The model solves Poisson’s equation as well as the drift-diffusion equation for electrons, positive ions, and negative ions. The utilized transport coefficients are tabulated as a function of the reduced electric field. Helmholtz equations are also included in the model to account for photoionization. The electron impact ionization source obtained from the model is compared to experimental 1 ns-integrated ICCD images, and a good agreement is observed. Finally, the model is used to investigate the influence of droplet dielectric permittivity and wetting angle (the angle between a liquid surface and a solid surface) on the properties of the discharge. Overall, the data reported herein demonstrate that the model can be used to investigate plasma properties under different conditions.
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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 ».