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Enregistrement W4406733695 · doi:10.1088/1361-6633/adedb3

Laser-induced plasma formation and cavitation in water: from nanoeffects to extreme states of matter

2025· preprint· en· W4406733695 sur OpenAlexfundno aff
Norbert Linz, Sebastian Freidank, Xiaoxuan Liang, Alfred Vogel

Notice bibliographique

RevueReports on Progress in Physics · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-Ablation Synthesis of Nanoparticles
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSandia National LaboratoriesAir Force Office of Scientific ResearchU.S. Air ForceBundesministerium für Wirtschaft und TechnologieUniversité de Sherbrooke
Mots-clésCavitationPlasmaLaserState of matterAtomic physicsEnvironmental sciencePhysicsMechanicsNuclear physicsOpticsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present an in-depth analysis of the energy dependence of optical breakdown in water by tightly focused laser pulses, from plasma formation to shock waves and cavitation. Laser pulses of fs to ns durations and UV to IR wavelengths are aberration-free focused through microscope objectives. Photography captures luminescent plasmas with submicrometer resolution, and bubble threshold and size are determined via probe beam scattering. The energy dependence of mechanical effects is quantified through the maximum bubble radius R max . We find three key scenarios depicting the interaction between multiphoton and avalanche ionization, recombination, and thermal ionization from nanoeffects near threshold to extreme energy densities. They include a previously unknown scenario that emerges with single-longitudinal-mode UV ns pulses from compact lasers. It enables cost-effective creation of nanoeffects, as demonstrated on corneal tissue and glass. High-resolution color photography revealed new insights in the spatiotemporal dynamics of plasma formation, with an interplay of breakdown waves, string formation by local instabilities of avalanche ionization, and radiative energy transport. Plasma volume data from photographs together with absorption measurements show that the average energy density of luminescent fs and ns plasmas is similar, ranging between 10 and 40 kJ cm −3 . However, small hot regions with up to 400 kJ cm −3 are formed in ns breakdown. From the hot regions, energy is spread out via x-ray bremsstrahlung, forming a luminescent halo. Well above threshold, R max scales with E 1/3 across all scenarios, with 15%–20% conversion of laser energy into bubble energy. With increasing plasma energy density, an ever-larger energy fraction is converted into shock wave energy (75% at 40 kJ cm −3 ). We discuss guidelines for parameter selection in laser surgery and material processing in bulk media as well as for laser ablation and breakdown spectroscopy in liquids. Finally, we suggest roadmaps for future experimental and modeling work, and for broadening 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 seuil0,004

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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