Excitação óptica tipo degrau nas técnicas fototérmicas : estudo de vidros ópticos e de materiais para produção de energia
Notice bibliographique
Résumé
In this work, four photothermal techniques, the Thermal Lens Spectroscopy (TL), the Thermal Mirror Spectroscopy (TM), the Photothermal Deflection (PDS), and the Open Photoacoustic Cell (OPC) have been employed to characterize several materials under tophat laser excitation. The experiments were performed on optical materials used for energy production. The theoretical models for the tophat laser excitation were developed for the TL and TM methods. Measurements on transparent optical glasses were performed concurrently with the TL and the TM techniques. The results have showed the feasibility of using less expensive non-Gaussian profile lasers for these techniques. Indeed, it has been showed that the TM tophat excitation can be used to study opaque solid materials. The measurements were performed on crystalline and polycrystalline graphite plates, which are materials used in hydrogen fuel cells. The feasibility of the TL under tophat excitation for the study of liquids was tested on diesel fuels extracted from Canadian oil sands. The results under tophat and also under Gaussian excitations were in good agreement and the values obtained for the thermal diffusivity and the temperature coefficient of the refractive index (dn/dT) were correlated with the cetane number and the monocyclic aromatics contents of the fuels. In addition, the OPC and PDS were used to characterize catalyst layers. Catalyst layers are materials also used in hydrogen fuel cells. In summary, the photothermal techniques under tophat laser excitation presented in this work have been proven to be applicable in studying several different materials, suggesting their applicability in less expensive setups compared to the Gaussian excitation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».