Laserablation

Source: https://web.math.utk.edu/~vasili/va/descr/laser/

Entwicklung nahtloser, thermodynamisch konsistenter, hydrodynamischer Modelle des Erhitzens/Schmelzens/Verdampfens von Zielen sowie der Plasmabildung und -entwicklung bei der Laserablation (LA) von Metallen durch Nanosekundenlaser.

Laserablation: Mehrere komplexe, eng miteinander verbundene physikalische Prozesse laufen im und direkt über dem Ziel ab. Das Target erhitzt sich, schmilzt und verdampft. In der Knudsen-Schicht, direkt über dem Ziel, gleichen sich die verdampften Partikel durch Kollisionen schnell aus, werden ionisiert und bilden ein Plasma. Das Plasma absorbiert Laserenergie, schirmt das Ziel ab und erreicht sehr hohe Temperaturen, Geschwindigkeiten, Artendichten und Drücke. Wenn die Wolke abkühlt, kommt es durch homogene Keimbildung und Rekondensation zu nanoskaligen Partikeln. Rückstoßdrücke auf die Schmelze können zu Schmelzebewegungen und zum Ausstoßen der Schmelze führen, wodurch größere Partikel entstehen.
Zusätzliche Herausforderungen bei der Modellierung der Laserablation ergeben sich aus: (a) extremen Raum- und Zeitskalen; (b) extreme Gradienten: Die Temperatur kann lokal auf Tausende von Grad ansteigen; (c) extreme Variation der thermophysikalischen Eigenschaften; (d) der Bedarf an umfangreichen thermophysikalischen Daten: T-abhängige Dichte, Wärmekapazität, Wärmeleitfähigkeit; Phasendiagramm für Feststoff, Flüssigkeit und Dampf im Bereich von 300 K bis zur kritischen Temperatur (8000 K für Cu); (e) der Bedarf an T-abhängigen und wellenlängenabhängigen optischen Daten.

Ansatz: Unsere Formulierung basiert auf Zustandsgleichungen der Form H = H(T, P, Phase), die mit der Thermochemie des Materials übereinstimmen. Es ermöglicht eine vollständige Temperatur- (und/oder Druck-)Abhängigkeit der thermophysikalischen und optischen Eigenschaften und kann verfügbare EOS-Daten bis zur kritischen Temperatur nutzen. Somit können alle Phasen realer Materialien realistisch beschrieben werden.
Es werden keine A-priori- Annahmen hinsichtlich der Phasenbildung getroffen, sodass Simulationen Phänomene aufdecken können, die a priori nicht erwartet wurden (z. B. bimodale Temperatur- und Druckentwicklung , die eine erneute Kondensation auslösen kann).
Die Erhaltungssätze werden durch endliche Volumina diskretisiert und die Zeitschrittsteuerung kann explizit oder implizit sein. Für die Euler-Gleichungen in der Wolke werden hochauflösende numerische Schemata verwendet, um die (sehr) starken Stöße zu erfassen.

Anwendungen: kommen in verschiedenen Bereichen vor, von der Archäologie, Chemie und Medizin bis hin zu den Umweltwissenschaften und insbesondere in den Materialwissenschaften.
Zu den Anwendungen der Materialbearbeitung gehören: gepulste Laserabscheidung, Herstellung von Nanopartikeln, Mikrobearbeitung und chemische Mikroanalyse.

Papiere:

  1. Alexiades, Autrique, Enthalpiemodell zum Erhitzen, Schmelzen und Verdampfen bei der Laserablation , EJDE conf.19: 1-14, 2010.
  2. Autrique, Chen, Alexiades, Bogaerts, Rethfeld, A multiphase model for pulsed ns-laser ablation of copper in an ambient gas , Amer.Institute of Physics, Conf.Proc.1464, S. 648-659, 2012.
  3. Autrique, Alexiades, Khanal, Hydrodynamische Modellierung der NS-Laserablation , EJDE Conf.20: 1--14, 2013.
  4. Khanal, Autrique, Alexiades, Zeitschritt für die Laserablation , EJDE Conf.20: 93-101, 2013.
  5. Autrique, Clair, l'Hermite, Chen, Alexiades, Bogaerts, Rethfeld, The Role of Mass Removal Mechanisms in the Onset of NS-Laser Induced Plasma Formation , J. of Applied Physics 114 (2) 023301, Juli 2013.
  6. Autrique, Gornushkin, Alexiades, Chen, Bogaerts, Rethfeld, Wiederholung des Zusammenspiels zwischen Ablation, Kollision und Strahlungsprozessen während der NS-Laserablation Applied Physics Letters 103, 174102, 2013.
  7. Autrique, Alexiades,
    Kommentar zur Laserablation von Cu und der Ausbreitung der Wolke in 1 atm Umgebungsgas [J. Appl. Physik. 97, 063305]J. of Applied Physics 115 (16):166101, 2014.
  8. Khanal, Autrique, Alexiades, Computational Models for Nanosecond Laser Ablation Neural, Parallel, and Scientific Computations 22: 399-410, 2014.