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Record W2809169512 · doi:10.71781/17177

Transition des basses fréquences aux hautes fréquences d’une décharge à barrière diélectrique en hélium à la pression atmosphérique

2016· dissertation· fr· W2809169512 on OpenAlexfundno aff
Jean-Sébastien Boisvert

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicCombustion and flame dynamics
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
KeywordsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les décharges à barrière diélectrique homogènes à la pression atmosphérique représentent un véritable intérêt autant pour les applications industrielles que pour la richesse de leur comportement physique. Jusqu’à maintenant, la gamme des basses fréquences (sous 300 kHz) et la gamme des hautes fréquences (au-dessus de 3 MHz) ont été amplement étudiées ; la physique contrôlant la décharge est donc relativement bien connue. Par contre, la gamme des moyennes fréquences (entre 0,3 et 3 MHz) reste à ce jour très peu explorée. Cette thèse par article vise, dans un premier temps, à comprendre le fonctionnement de la décharge à barrière diélectrique dans la gamme des moyennes fréquences. Dans un deuxième temps, l’effet de la fréquence sur la décharge est étudié sur la plage des basses aux hautes fréquences. Cette recherche expérimentale est poursuivie à l’aide d’une décharge à barrière diélectrique dans une atmosphère contrôlée d’hélium à la pression atmosphérique. Afin d’identifier les multiples régimes de décharge, plusieurs diagnostics sont mis en oeuvre. L’imagerie rapide est d’abord employée pour permettre l’identification des régimes de décharge en fonction de leur évolution temporelle. Ensuite, des mesures électriques, de la spectroscopie d’émission optique et de la spectroscopie d’absorption sont utilisées de manière à déterminer la densité électronique, la température électronique ainsi que la densité des atomes dans un état métastable. Pour une fréquence d’excitation fixe dans la gamme des moyennes fréquences, la décharge peut se comporter selon deux régimes distincts. Ceux-ci sont identifiés comme le régime Ω, pour lequel l’ionisation se produit au centre de la décharge et la densité de puissance est d’environ 0,1W/cm3, et le régime hybride, pour lequel l’ionisation se produit dans les gaines et la densité de puissance est d’environs 10W/cm3. Lorsque la fréquence est supérieure à 1MHz, le passage du régime Ω au régime hybride est accompagné d’une hystérèse. Cette hystérèse est due au piégeage efficace des ions dans l’espace interdielectrique qui ne permet pas aux ions de participer à l’émission secondaire tant que la charge d’espace n’est pas suffisante pour déformer le champ électrique. Quant aux fréquences inférieures à 1MHz, le régime hybride qui leur est associé n’est pas maintenu de manière continue, mais transite spontanément entre les régimes Ω et hybride. Un phénomène qui est dû au piégeage des ions qui n’est pas encore suffisant pour conserver les ions dans la gaine dans le cas où le champ électrique est perturbé par la charge d’espace. De plus, sur toute la gamme de fréquences étudiée (de 25kHz à 15MHz), il est possible de générer plusieurs autres régimes de décharge homogènes. Jusqu’à 100 kHz, en plus du régime luminescent (pour lequel l’ionisation est maximum près de la cathode) habituellement observé en basses fréquences, un régime dit quasi-Townsend, pour lequel l’ionisation est à son maximum près de l’anode a pu être observé. Entre 200 et 3000 kHz, ce sont les régimes Ω et hybride qui sont observés. À partir de 5 MHz, le régime RF-α est finalement atteint. Sur la plage de fréquence étudiée, la densité électronique moyenne (intégrée spatialement et temporellement) varie de e14 à e17 /m3 tandis que la température électronique moyenne se situe entre 0.3 et 0,5 eV. Tout comme la température électronique, la densité des atomes dans un état métastable est maximale dans le régime hybride.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.223
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0060.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.173
Teacher spread0.170 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2016
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