Modélisation 2D d’une décharge streamer dans l’air en présence d’une barrière diélectrique : influence de la tension appliquée, de la distance inter-électrode et de la conductivité
Notice bibliographique
Résumé
Ce projet s’inscrit dans le cadre du parcours international du Master Sciences et Technologies des Plasmas. Il est le fruit d’une collaboration entre l’Université de Toulouse en France et l’Univerité de Montréal au Canada. À l’origine, les décharges impulsionnelles en contact avec un liquide étaient étudiées. Aujourd’hui, le projet porte sur l’évolution temporelle d’un claquage de type streamer. La configuration étudiée correspond à deux électrodes (pointepointe) dans l’air à pression atmosphérique, placées sur un diélectrique solide. De plus une goutte de liquide diélectrique est placée entre les électrodes, avec un profil de type hémisphérique par rapport à la surface du diélectrique. Pour ce faire, un code 2D, développé en langage Python, a permis d’étudier numériquement l’effet du diélectrique sur la propagation des streamers grâce à la résolution des deux premiers moments de l’équation de Boltzmann couplée avec l’équation de Poisson pour résoudre le champ électrique spatialement. Dans un premier temps en France, durant la première année du Master, Monsieur Valensi, enseignant-chercheur au Laboratoire Plasmas et Convertion d’Energie dans l’équipe ScIPRA, m’a encadré avec Monsieur Hamdan, professeur à l’université de Montréal. La suite de mes travaux s’est déroulés au Canada, au sein de l’équipe de Monsieur Hamdan. Ce projet est la suite directe de celui d’Anthony Ouali [1] qui a développé un code, en langage Python, durant la deuxième année de son Master STP au Canada en 2022-2023. Ce mémoire permettra de mettre en évidence les effets des différents paramètres du système tels que la tension appliquée, la distance inter-électrode mais aussi la conductivité électrique σ du matériaux. En effet, chaque paramètre joue un rôle crucial sur la propagation du streamer, il est donc important d’en étudier les conséquences. Par exemple, nous verrons que la tension appliquée joue un rôle crucial dans la vitesse de propagation des streamers ainsi que dans leur initiation mais aussi que l’augmentation de la conductivité va permettre une initiation plus rapide des streamers négatifs et à l’inverse va ralentir celle des positifs.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».