MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407729025

Caractérisation des émissions de neutrons produites par lasers

2024· dissertation· en· W4407729025 sur OpenAlexaboutno aff
Ronan Lelièvre

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacterization (materials science)Nuclear engineeringEnvironmental scienceLaserNeutronNuclear physicsMaterials sciencePhysicsEngineeringNanotechnologyOptics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les lasers ultra-intenses représentent un nouveau moyen de produire des champs neutroniques, plus compact que les réacteurs nucléaires ou les accélérateurs et avec moins de contraintes radiologiques que ces sources conventionnelles. Le champ électrique créé par une impulsion laser ultra-intense au sein d'une cible de taille micrométrique peut atteindre plusieurs TV/m, permettant l’accélération de protons de plusieurs dizaines de MeV. Ces protons peuvent ensuite être interceptés par une seconde cible, appelée convertisseur, dans laquelle ils induisent des réactions nucléaires et donc la production de neutrons. Cette technique, dite du pitcher-catcher, est ainsi capable de générer des flux très intenses (> 10^17 n/cm²/s) à des énergies allant jusqu’à quelques dizaines de MeV, permettant alors d’envisager de faire de l’imagerie neutronique ou de reproduire en laboratoire le processus rapide de nucléosynthèse responsable de la création des éléments les plus lourds.Pour prouver la faisabilité de ces applications et afin d’assurer la radioprotection de ces installations lasers, il est donc nécessaire de caractériser ces champs neutroniques. Les détecteurs passifs, ou possédant une électronique ultra-rapide, semblent être des candidats de choix pour s’adapter aux caractéristiques des sources de neutrons produits par laser (émissions très brèves et intenses, environnement bruité, …).Ce travail de thèse s'articule donc autour de la poursuite du développement d’un spectromètre neutron par activation (SPAC), particulièrement adapté pour mesurer des champs neutroniques intenses avec une forte composante gamma. En complément d’un travail de simulation des termes sources attendues et de la réponse des détecteurs via l’utilisation des codes Monte-Carlo Geant4 & MCNP, des dosimètres à bulles, un dispositif Temps de Vol ainsi que des échantillons d’activation ont été utilisés sur diverses installations laser telles que ALLS (Canada) et Apollon (France), afin d’optimiser et de caractériser les émissions neutroniques générées.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuetheses.fr (ABES)Même sujetLaser-induced spectroscopy and plasmaTravaux en français237 207