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Record W6990946526

Étude statistique de l’influence des paramètres expérimentaux et du champ magnétique sur les décharges sparks dans l’eau déionisée

2022· dissertation· fr· W6990946526 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicPlasma Applications and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsStatistical analysisAgrégationVideo recording
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les décharges Sparks sont des décharges électriques transitoires avec une courte durée de vie. Par rapport à son initiation en milieu gazeux, l’initiation de ce type de décharges dans un liquide diélectrique induit de nouveaux phénomènes physico-chimiques dans le plasma et aux interfaces plasma-liquide et plasma-électrodes. Depuis une vingtaine d’années, la recherche scientifique exploite les propriétés de ces décharges pour des applications diverses : dépollution de liquide, synthèse de nanoparticules, usinage par électro-érosion, etc. Dans ce contexte, ce mémoire a pour objectif d’apporter une meilleure compréhension de la physique des décharges Sparks dans les liquides diélectriques. 
\nLes décharges dans les liquides se caractérisent par un comportement stochastique fort. Des études statistiques d’un nombre important de décharges sur les caractéristiques électriques ont été effectuées en fonction de différents paramètres. Ces paramètres sont la distance inter-électrodes, la nature des électrodes ainsi que la polarité de la tension appliquée. L’acquisition des courbes courant-tension de chaque décharge permet de déterminer ses propriétés électriques, soient la tension de claquage, le courant de la décharge, le délai de claquage, la charge injectée, la probabilité de claquage, etc. L’influence d’un champ magnétique externe, en particulier son orientation par rapport à l’axe des électrodes, sur les caractéristiques de la décharge a ensuite été explorée. L’étude des interactions plasma-électrode en fonction de l’orientation du champ magnétique a été réalisée en analysant des images de la dispersion des impacts créés par les décharges sur la contre-électrode et de l’érosion de la pointe. De plus, nous avons démontré que la nature du matériau des électrodes, en particulier ses propriétés magnétiques, influe grandement le taux d’érosion de celles-ci. 
\nLes résultats rapportés dans ce mémoire contribueront non seulement à l’avancement de la physique des décharges dans les liquides, mais aussi au développement / optimisation des applications dans des différents domaines technologiques.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.369
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0090.001
Scholarly communication0.0000.000
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 head0.007
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.203 · 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 designObservational
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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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