Étude critique de la densité électronique et des températures (excitation et ionisation) d'un plasma d'aluminium induit par laser

La caractérisation de matériaux par spectroscopie optique d’émission d’un plasma induit par laser (LIPS) suscite un intérêt qui ne va que s’amplifiant, et dont les applications se multiplient. L’objectif de ce mémoire est de vérifier l’influence du choix des raies spectrales sur certaines mesures du plasma, soit la densité électronique et la température d’excitation des atomes neutres et ionisés une fois, ainsi que la température d’ionisation. Nos mesures sont intégrées spatialement et résolues temporellement, ce qui est typique des conditions opératoires du LIPS, et nous avons utilisé pour nos travaux des cibles binaires d’aluminium contenant des éléments à l’état de trace (Al-Fe et Al-Mg). Premièrement, nous avons mesuré la densité électronique à l’aide de l’élargissement Stark de raies de plusieurs espèces (Al II, Fe II, Mg II, Fe I, Mg I, Halpha). Nous avons observé que les densités absolues avaient un comportement temporel différent en fonction de l’espèce. Les raies ioniques donnent des densités électroniques systématiquement plus élevées (jusqu’à 50 % à 200 ns après l’allumage du plasma), et décroissent plus rapidement que les densités issues des raies neutres. Par ailleurs, les densités obtenues par les éléments traces Fe et Mg sont moindres que les densités obtenues par l’observation de la raie communément utilisée Al II à 281,618 nm. Nous avons parallèlement étudié la densité électronique déterminée à l’aide de la raie de l’hydrogène Halpha, et la densité électronique ainsi obtenue a un comportement temporel similaire à celle obtenue par la raie Al II à 281,618 nm. Les deux espèces partagent probablement la même distribution spatiale à l’intérieur du plasma. Finalement, nous avons mesuré la température d’excitation du fer (neutre et ionisé, à l’état de trace dans nos cibles), ainsi que la température d’ionisation, à l’aide de diagrammes de Boltzmann et de Saha-Boltzmann, respectivement. À l’instar de travaux antérieurs (Barthélémy et al., 2005), il nous est apparu que les différentes températures convergeaient vers une température unique (considérant nos incertitudes) après 2-3 microsecondes. Les différentes températures mesurées de 0 à 2 microsecondes ne se recoupent pas, ce qui pourrait s’expliquer soit par un écart à l’équilibre thermodynamique local, soit en considérant un plasma inhomogène où la distribution des éléments dans la plume n’est pas similaire d’un élément à l’autre, les espèces énergétiques se retrouvant au cœur du plasma, plus chaud, alors que les espèces de moindre énergie se retrouvant principalement en périphérie.

Space and time characterization of laser-induced plasmas for applications in chemical analysis and thin film deposition

Après des décennies de développement, l'ablation laser est devenue une technique importante pour un grand nombre d'applications telles que le dépôt de couches minces, la synthèse de nanoparticules, le micro-usinage, l’analyse chimique, etc. Des études expérimentales ainsi que théoriques ont été menées pour comprendre les mécanismes physiques fondamentaux mis en jeu pendant l'ablation et pour déterminer l’effet de la longueur d'onde, de la durée d'impulsion, de la nature de gaz ambiant et du matériau de la cible. La présente thèse décrit et examine l'importance relative des mécanismes physiques qui influencent les caractéristiques des plasmas d’aluminium induits par laser. Le cadre général de cette recherche forme une étude approfondie de l'interaction entre la dynamique de la plume-plasma et l’atmosphère gazeuse dans laquelle elle se développe. Ceci a été réalisé par imagerie résolue temporellement et spatialement de la plume du plasma en termes d'intensité spectrale, de densité électronique et de température d'excitation dans différentes atmosphères de gaz inertes tel que l’Ar et l’He et réactifs tel que le N2 et ce à des pressions s’étendant de 10‾7 Torr (vide) jusqu’à 760 Torr (pression atmosphérique). Nos résultats montrent que l'intensité d'émission de plasma dépend généralement de la nature de gaz et qu’elle est fortement affectée par sa pression. En outre, pour un délai temporel donné par rapport à l'impulsion laser, la densité électronique ainsi que la température augmentent avec la pression de gaz, ce qui peut être attribué au confinement inertiel du plasma. De plus, on observe que la densité électronique est maximale à proximité de la surface de la cible où le laser est focalisé et qu’elle diminue en s’éloignant (axialement et radialement) de cette position. Malgré la variation axiale importante de la température le long du plasma, on trouve que sa variation radiale est négligeable. La densité électronique et la température ont été trouvées maximales lorsque le gaz est de l’argon et minimales pour l’hélium, tandis que les valeurs sont intermédiaires dans le cas de l’azote. Ceci tient surtout aux propriétés physiques et chimiques du gaz telles que la masse des espèces, leur énergie d'excitation et d'ionisation, la conductivité thermique et la réactivité chimique. L'expansion de la plume du plasma a été étudiée par imagerie résolue spatio-temporellement. Les résultats montrent que la nature de gaz n’affecte pas la dynamique de la plume pour des pressions inférieures à 20 Torr et pour un délai temporel inférieur à 200 ns. Cependant, pour des pressions supérieures à 20 Torr, l'effet de la nature du gaz devient important et la plume la plus courte est obtenue lorsque la masse des espèces du gaz est élevée et lorsque sa conductivité thermique est relativement faible. Ces résultats sont confirmés par la mesure de temps de vol de l’ion Al+ émettant à 281,6 nm. D’autre part, on trouve que la vitesse de propagation des ions d’aluminium est bien définie juste après l’ablation et près de la surface de la cible. Toutefois, pour un délai temporel important, les ions, en traversant la plume, se thermalisent grâce aux collisions avec les espèces du plasma et du gaz.

Entropia, reversibilidade, irreversibilidade, equação de transporte e teorema H de Boltzmann e o teorema do retorno de Poincaré

Neste trabalho analisamos as conexões entre entropia, reversibilidade, irreversibilidade, teorema H e equação de transporte de Boltzmann e o teorema de retorno de Poincaré. Estes tópicos são estudados separadamente em muitos artigos e livros, mas não são em geral analisados em conjunto mostrando as relações entre eles como fizemos aqui. Procuramos redigir o artigo didaticamente seguindo um caminho que achamos ser o mais simples possível a fim de tornar o conteúdo acessível aos alunos de graduação de física.

New Analytic Solution of Boltzmann Transform for Horizontal Water Infiltration into Sand

The use of the Boltzmann transform function, lambda(theta), to solve the Richards equation when the diffusivity, D, is a function of only soil water content,., is now commonplace in the literature. Nevertheless, a new analytic solution of the Boltzmann transform lambda(h) as a function of matric potential for horizontal water infiltration into a sand was derived without invoking the concept or use of D(theta). The derivation assumes that a similarity exists between the soil water retention function and the Boltzmann transform lambda(theta). The solution successfully described soil water content profiles experimentally measured for different infiltration times into a homogeneous sand and agrees with those presented by Philip in 1955 and 1957. The applicability of this solution for all soils remains open, but it is anticipated to hold for soils whose air-filled pore-size distribution before wetting is sufficiently narrow to yield a sharp increase of water content at the wetting front during infiltration. It also improves and provides a versatile alternative to the well-known analysis pioneered by Green and Ampt in 1911.

Multiphase flow in the vascular system of wood: From microscopic exploration to 3-D Lattice Boltzmann experiments

This paper provides insights into liquid free water dynamics in wood vessels based on Lattice Boltzmann experiments. The anatomy of real wood samples was reconstructed from systematic 3-D analyses of the vessel contours derived from successive microscopic images. This virtual vascular system was then used to supply fluid-solid boundary conditions to a two-phase Lattice Boltzmann scheme and investigate capillary invasion of this hydrophilic porous medium. Behavior of the liquid phase was strongly dependent on anatomical features, especially vessel bifurcations and reconnections. Various parameters were examined in numerical experiments with ideal vessel bifurcations, to clarify our interpretation of these features. (c) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Protein fold recognition without Boltzmann statistics or explicit physical basis

We present a fast method for finding optimal parameters for a low-resolution (threading) force field intended to distinguish correct from incorrect folds for a given protein sequence. In contrast to other methods, the parameterization uses information from >10(7) misfolded structures as well as a set of native sequence-structure pairs. In addition to testing the resulting force field's performance on the protein sequence threading problem, results are shown that characterize the number of parameters necessary for effective structure recognition.

Contractive metrics for a Boltzmann equation for granular gases: diffusive equilibriaThe Patterson-Sullivan embedding and minimal volume entropy for outer space

We quantify the long-time behavior of a system of (partially) inelastic particles in a stochastic thermostat by means of the contractivity of a suitable metric in the set of probability measures. Existence, uniqueness, boundedness of moments and regularity of a steady state are derived from this basic property. The solutions of the kinetic model are proved to converge exponentially as t→ ∞ to this diffusive equilibrium in this distance metrizing the weak convergence of measures. Then, we prove a uniform bound in time on Sobolev norms of the solution, provided the initial data has a finite norm in the corresponding Sobolev space. These results are then combined, using interpolation inequalities, to obtain exponential convergence to the diffusive equilibrium in the strong L¹-norm, as well as various Sobolev norms.

De la máquina de Turing a la 'máquina' de Boltzmann: dinámica interactiva y fenómenos globales en redes conexionistas

A partir del análisis y crítica de algunos de los presupuestos básicos de la orientación dominante en psicologia cognitiva se discuten las posibilidades del planteamiento conexionista al cual atribuimos, en el marco de los distintos niveles explicativos posibles, el carácter de alternativa verdaderamente psicológica. Las argumentaciones centrales se basan en laspropiedades supuestamente atribuibles a las representaciones (particularmente, su carácter compuesto, sistemático y abstracto) y en la valoración de las posibilidades de aproximación a esas características desde el punto de vista conexionista. Se valora la posibilidad de complementar el enfoque microestructural propio del conexionismo con el análisis del comportamiento global del tip0 de redes implicadas. Esta dinámica global, analizable desde una perspectiva topológica a partir del concepto de estabilidad estructural, es susceptible de mostrar modifcaciones cualitativas que pueden asociarse con algunos fenómenos estudiados clásicarnente en la psicologia del pensamiento y en otros ámbitos

Accounting for adsorption and desorption in Lattice Boltzmann simulations

We report a Lattice-Boltzmann scheme that accounts for adsorption and desorption in the calculation of mesoscale dynamical properties of tracers in media of arbitrary complexity. Lattice Boltzmann simulations made it possible to solve numerically the coupled Navier-Stokes equations of fluid dynamics and Nernst-Planck equations of electrokinetics in complex, heterogeneous media. With the moment propagation scheme, it became possible to extract the effective diffusion and dispersion coefficients of tracers, or solutes, of any charge, e.g., in porous media. Nevertheless, the dynamical properties of tracers depend on the tracer-surface affinity, which is not purely electrostatic and also includes a species-specific contribution. In order to capture this important feature, we introduce specific adsorption and desorption processes in a lattice Boltzmann scheme through a modified moment propagation algorithm, in which tracers may adsorb and desorb from surfaces through kinetic reaction rates. The method is validated on exact results for pure diffusion and diffusion-advection in Poiseuille flows in a simple geometry. We finally illustrate the importance of taking such processes into account in the time-dependent diffusion coefficient in a more complex porous medium.

SSPBE: um programa para solução numérica da equação de Poisson-Boltzmann em simetria esférica com modelo de adsorção

A Fortran77 program, SSPBE, designed to solve the spherically symmetric Poisson-Boltzmann equation using cell model for ionic macromolecular aggregates or macroions is presented. The program includes an adsorption model for ions at the aggregate surface. The working algorithm solves the Poisson-Boltzmann equation in the integral representation using the Picard iteration method. Input parameters are introduced via an ASCII file, sspbe.txt. Output files yield the radial distances versus mean field potentials and average molar ion concentrations, the molar concentration of ions at the cell boundary, the self-consistent degree of ion adsorption from the surface and other related data. Ion binding to ionic, zwitterionic and reverse micelles are presented as representative examples of the applications of the SSPBE program.

Aplicação da equação de Poisson-Boltzmann ao cálculo de propriedades dependentes do pH em proteínas

The ability of biomolecules to catalyze chemical reactions is due chiefly to their sensitivity to variations of the pH in the surrounding environment. The reason for this is that they are made up of chemical groups whose ionization states are modulated by pH changes that are of the order of 0.4 units. The determination of the protonation states of such chemical groups as a function of conformation of the biomolecule and the pH of the environment can be useful in the elucidation of important biological processes from enzymatic catalysis to protein folding and molecular recognition. In the past 15 years, the theory of Poisson-Boltzmann has been successfully used to estimate the pKa of ionizable sites in proteins yielding results, which may differ by 0.1 unit from the experimental values. In this study, we review the theory of Poisson-Boltzmann under the perspective of its application to the calculation of pKa in proteins.

Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines

L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à partir d’un nombre potentiellement limité de données. Cette thèse s’inscrit dans cette pensée et aborde divers sujets de recherche liés au problème d’estimation de densité par l’entremise des machines de Boltzmann (BM), modèles graphiques probabilistes au coeur de l’apprentissage profond. Nos contributions touchent les domaines de l’échantillonnage, l’estimation de fonctions de partition, l’optimisation ainsi que l’apprentissage de représentations invariantes. Cette thèse débute par l’exposition d’un nouvel algorithme d'échantillonnage adaptatif, qui ajuste (de fa ̧con automatique) la température des chaînes de Markov sous simulation, afin de maintenir une vitesse de convergence élevée tout au long de l’apprentissage. Lorsqu’utilisé dans le contexte de l’apprentissage par maximum de vraisemblance stochastique (SML), notre algorithme engendre une robustesse accrue face à la sélection du taux d’apprentissage, ainsi qu’une meilleure vitesse de convergence. Nos résultats sont présent ́es dans le domaine des BMs, mais la méthode est générale et applicable à l’apprentissage de tout modèle probabiliste exploitant l’échantillonnage par chaînes de Markov. Tandis que le gradient du maximum de vraisemblance peut-être approximé par échantillonnage, l’évaluation de la log-vraisemblance nécessite un estimé de la fonction de partition. Contrairement aux approches traditionnelles qui considèrent un modèle donné comme une boîte noire, nous proposons plutôt d’exploiter la dynamique de l’apprentissage en estimant les changements successifs de log-partition encourus à chaque mise à jour des paramètres. Le problème d’estimation est reformulé comme un problème d’inférence similaire au filtre de Kalman, mais sur un graphe bi-dimensionnel, où les dimensions correspondent aux axes du temps et au paramètre de température. Sur le thème de l’optimisation, nous présentons également un algorithme permettant d’appliquer, de manière efficace, le gradient naturel à des machines de Boltzmann comportant des milliers d’unités. Jusqu’à présent, son adoption était limitée par son haut coût computationel ainsi que sa demande en mémoire. Notre algorithme, Metric-Free Natural Gradient (MFNG), permet d’éviter le calcul explicite de la matrice d’information de Fisher (et son inverse) en exploitant un solveur linéaire combiné à un produit matrice-vecteur efficace. L’algorithme est prometteur: en terme du nombre d’évaluations de fonctions, MFNG converge plus rapidement que SML. Son implémentation demeure malheureusement inefficace en temps de calcul. Ces travaux explorent également les mécanismes sous-jacents à l’apprentissage de représentations invariantes. À cette fin, nous utilisons la famille de machines de Boltzmann restreintes “spike & slab” (ssRBM), que nous modifions afin de pouvoir modéliser des distributions binaires et parcimonieuses. Les variables latentes binaires de la ssRBM peuvent être rendues invariantes à un sous-espace vectoriel, en associant à chacune d’elles, un vecteur de variables latentes continues (dénommées “slabs”). Ceci se traduit par une invariance accrue au niveau de la représentation et un meilleur taux de classification lorsque peu de données étiquetées sont disponibles. Nous terminons cette thèse sur un sujet ambitieux: l’apprentissage de représentations pouvant séparer les facteurs de variations présents dans le signal d’entrée. Nous proposons une solution à base de ssRBM bilinéaire (avec deux groupes de facteurs latents) et formulons le problème comme l’un de “pooling” dans des sous-espaces vectoriels complémentaires.