Décharges Sparks dans les liquides diélectriques : caractérisation et application à la synthèse de nanoparticules
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de recherche s’inscrit dans le parcours international de la maitrise de Physique (option plasma) de l’Université de Montréal en collaboration avec l’Université Paul Sabatier de Toulouse (France). Il concerne la caractérisation des décharges électriques (Sparks) dans les liquides diélectriques et ses applications dans la synthèse de nanoparticules. L’objectif est d’amélioré la connaissance des conditions de formation des nanoparticules. Cela implique de caractériser l’ensemble du système expérimental et de développer sa métrologie d’une part, et d’autre part d’obtenir l’évolution des paramètres plasma lors de la synthèse. Dans un premier temps, sur le site du LAPLACE (UMR5213), Toulouse, il a fallu développer une alimentation électrique impulsionnelle destinée à réaliser des décharges dans les liquides. En se basant sur un dispositif existant qui fût amélioré, le fonctionnement a été caractérisé du point de vue électrique (courant - tension). L’application à la synthèse de nanoparticules a été ensuite abordée pour différentes conditions expérimentales, en considérant l’aspect énergétique (bilan d’énergie, caractéristiques de la décharge…). Les travaux se sont poursuivis à l’Université de Montréal, où un circuit électrique équivalent du système expérimental est réalisé afin de visualiser l’évolution temporelle des paramètres plasma (température et densité électronique) en fonction des paramètres électriques choisis. Aussi, la synthèse de nanoparticules de Co et Ni par la décharge a été évaluée et les nanoparticules formées sont caractérisées à l’aide du microscope électronique à Transmission de Polytechnique Montréal.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".