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Enregistrement W7019268160

Faisceaux d’ions accélérés par interaction d’un laser intense avec un jet de gaz dense et application à l’analyse élémentaire

2020· article· en· W7019268160 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaserJet (fluid)Gas dynamicsInertial confinement fusion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse en cotutelle entre la France et le Canada étudie l’accélération d’ions dans l’interaction laser-plasma. La première partie, réalisée au CENBG et sur l’installation PICO2000 du laboratoire LULI à l'École Polytechnique de Palaiseau, présente des études expérimentales, complétées par des simulations numériques de type Particle-In-Cell, portant sur l’accélération d’ions dans l'interaction d'un laser infrarouge de haute puissance avec une cible gazeuse de haute densité. La seconde, réalisée avec le laser ALLS de l’institut EMT INRS, concerne le développement d'une application des faisceaux génerés par laser pour l’analyse élémentaire d’échantillons. Dans le manuscrit, les caractéristiques des deux lasers, des différents diagnostics de particules et d’X utilisés (paraboles de Thomson, films radiochromiques, CCD...) ainsi que les configurations expérimentales sont décrites.Les jets de gaz denses supersoniques utilisés comme cibles d'interaction laser au LULI, sont présentés en détail; depuis leur conception grâce à des simulations de dynamique des fluides, jusqu’à la caractérisation de leurs profils de densité par interférométrie Mach Zehnder. D'autres méthodes optiques comme la strioscopie ont été mises en œuvre pour contrôler la dynamique du jet de gaz et définir l’instant optimal pour effectuer le tir laser. Les spectres obtenus dans differentes conditions d’interaction sont présentés. Ils montrent, dans la direction du laser, des énergies maximales allant jusqu’à 6 MeV pour les protons et 16 MeV pour les ions hélium. Des simulations numériques effectuées avec le code PICLS sont utilisées pour discuter les différentes structures observées dans les spectres et les mécanismes d’interaction sous jacents.Des faisceaux de protons et d’X générés par le laser ALLS dans l’interaction avec des cibles solides d’aluminium, de cuivre et d’or ont été utilisés pour effectuer des analyses de matériaux par les méthodes Particle-induced X-ray emission (PIXE) et X-ray fluorescence (XRF). L’importance relative des deux techniques, XRF et PIXE, est étudiée en fonction de la nature de la cible d’interaction. Les deux diagnostics peuvent être implémentés simultanément ou individuellement, en changeant simplement la cible d'interaction. La double contribution des deux processus améliore l’identification des constituants des matériaux et permet une analyse volumétrique jusqu'à des dizaines de microns et sur de grandes surfaces (~cm2) jusqu'à un seuil de détection de quelques ppms.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,031
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)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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