Experimental investigation and 2D fluid simulation of a positive nanosecond discharge in air in contact with liquid at various dielectric permittivity and electrical conductivity values
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Streamer discharges exhibit high reactivity and are pivotal in several plasma-based applications, especially those involving plasma–liquid interactions. This study investigates the effects of liquid dielectric permittivity (ϵr = 32, 56, 80) and electrical conductivity (σ = 2, 500, 1000 μS cm−1 ) on positive nanosecond discharges in ambient air in a pin-to-liquid setup. Increased ϵr and σ values lead to higher discharge currents. ICCD imaging reveals that elevated ϵr decreases the extension of the discharge radially over the liquid surface and lowers the number of filaments at the liquid surface. Similarly, higher σ values result in a shorter propagation of the discharge. A previously developed fluid model was adapted to include solution conductivity and is utilized to elucidate the discharge dynamics. The results demonstrate that increased ϵr or σ decrease the radial component of the electric field produced by the surface ionization wave while increasing the density of electrons in the gap. The simulations and ICCD images are used to determine the charge number (Ns ) at the filament front. Ns is in the order of magnitude of Meek’s criterion (∼108) during propagation and reaches ∼107 when propagation stops for all ϵr - and σ-conditions. We find that Ns is higher for low ϵr and decreases more rapidly at higher σ. The findings reported in this paper enhance our understanding of streamer-surface interactions, which are crucial for advancing plasma 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».