基于数据驱动的群分析结合神经网络模型导出的自洽电子-THF 截面
等离子体物理
2020-12-02 v2
摘要
我们提出了一组用于气态四氢呋喃（THF）中电子输运的自洽截面，该截面通过对我们先前研究 [J. de Urquijo et al., J. Chem. Phys. 151, 054309 (2019)] 中发表的截面集进行修正而得到，具体提出了对类弹性动量转移、中性解离、电离及电子附着截面的修改。这些调整通过分析脉冲 Townsend 群输运系数得出，涉及纯 THF 以及 THF 与氩混合物中的电子输运。为实现该分析的自动化，我们采用了一个经训练以求解来自 LXCat 项目的真实截面逆群问题的神经网络模型。通过将分析所得的群输运系数测量值与通过数值求解玻尔兹曼方程模拟所得结果进行比较，评估了所提出的精炼 THF 截面集的准确性、完备性与自洽性。
引用
@article{arxiv.2007.02762,
title = {Self-consistent electron-THF cross sections derived using data-driven swarm analysis with a neural network model},
author = {Peter W. Stokes and Madalyn J. E. Casey and Daniel G. Cocks and Jaime de Urquijo and Gustavo García and Michael J. Brunger and Ronald D. White},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02762},
year = {2020}
}
备注
20 pages, 8 figures, submitted to Plasma Sources Science and Technology