Faisceaux d’ions accélérés par interaction d’un laser intense avec un jet de gaz dense et application à l’analyse élémentaire
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse en cotutelle entre la France et le Canada étudie l’accélération d’ions dans l’interaction laser-plasma. La première partie, réalisée au CENBG et sur l’installation PICO2000 du laboratoire LULI à l'École Polytechnique de Palaiseau, présente des études expérimentales, complétées par des simulations numériques de type Particle-In-Cell, portant sur l’accélération d’ions dans l'interaction d'un laser infrarouge de haute puissance avec une cible gazeuse de haute densité. La seconde, réalisée avec le laser ALLS de l’institut EMT INRS, concerne le développement d'une application des faisceaux génerés par laser pour l’analyse élémentaire d’échantillons. Dans le manuscrit, les caractéristiques des deux lasers, des différents diagnostics de particules et d’X utilisés (paraboles de Thomson, films radiochromiques, CCD...) ainsi que les configurations expérimentales sont décrites.Les jets de gaz denses supersoniques utilisés comme cibles d'interaction laser au LULI, sont présentés en détail; depuis leur conception grâce à des simulations de dynamique des fluides, jusqu’à la caractérisation de leurs profils de densité par interférométrie Mach Zehnder. D'autres méthodes optiques comme la strioscopie ont été mises en œuvre pour contrôler la dynamique du jet de gaz et définir l’instant optimal pour effectuer le tir laser. Les spectres obtenus dans differentes conditions d’interaction sont présentés. Ils montrent, dans la direction du laser, des énergies maximales allant jusqu’à 6 MeV pour les protons et 16 MeV pour les ions hélium. Des simulations numériques effectuées avec le code PICLS sont utilisées pour discuter les différentes structures observées dans les spectres et les mécanismes d’interaction sous jacents.Des faisceaux de protons et d’X générés par le laser ALLS dans l’interaction avec des cibles solides d’aluminium, de cuivre et d’or ont été utilisés pour effectuer des analyses de matériaux par les méthodes Particle-induced X-ray emission (PIXE) et X-ray fluorescence (XRF). L’importance relative des deux techniques, XRF et PIXE, est étudiée en fonction de la nature de la cible d’interaction. Les deux diagnostics peuvent être implémentés simultanément ou individuellement, en changeant simplement la cible d'interaction. La double contribution des deux processus améliore l’identification des constituants des matériaux et permet une analyse volumétrique jusqu'à des dizaines de microns et sur de grandes surfaces (~cm2) jusqu'à un seuil de détection de quelques ppms.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".