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Enregistrement W4396722623 · doi:10.1063/5.0180909

Hyperspectral imaging of a microwave argon plasma jet expanding in ambient air

2024· article· en· W4396722623 sur OpenAlexafffund
Fatima Khazem, Antoine Durocher‐Jean, Ahmad Hamdan, Luc Stafford

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCourtois Foundation
Mots-clésArgonPlasmaMaterials scienceHyperspectral imagingPlasma diagnosticsEmission spectrumOpticsMicrowaveSpectral linePhysicsAtomic physicsRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-equilibrium plasmas at atmospheric pressure are often characterized by optical emission spectroscopy. Despite the simplicity of recording optical emission spectra in plasmas, the determination of spatially resolved plasma properties (e.g., electron temperature) in an efficient way is very challenging. In this study, spatially resolved optical images of a microwave argon plasma jet expanding into the ambient air are recorded over a wide range of wavelengths using a hyperspectral imaging system based on a tunable Bragg-grating imager coupled to a scientific complementary metal-oxide-semiconductor camera. The system's working principle is detailed, along with the necessary post-processing steps. Further analysis of the spatial-spectral data, including the Abel transform used to determine 2D radially resolved spatial mappings, is also presented. Overall, the proposed approach provides unprecedented cartographies of key plasma parameters, such as argon and oxygen line emission intensities, Ar metastable number densities, and argon excitation temperatures. Considering that all these plasma parameters are obtained from measurements performed in a reasonable time, Bragg-grating-based hyperspectral imaging constitutes an advantageous plasma diagnostic technique for detailed analysis of microwave plasma jets used in several applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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