Proton-Rich Nuclear Statistical Equilibrium

Proton-rich material in a state of nuclear statistical equilibrium (NSE) is one of the least studied regimes of nucleosynthesis. One reason for this is that after hydrogen burning, stellar evolution proceeds at conditions of equal number of neutrons and protons or at a slight degree of neutron-richness. Proton-rich nucleosynthesis in stars tends to occur only when hydrogen-rich material that accretes onto a white dwarf or neutron star explodes, or when neutrino interactions in the winds from a nascent proto-neutron star or collapsar-disk drive the matter proton-rich prior to or during the nucleosynthesis. In this paper we solve the NSE equations for a range of proton-rich thermodynamic conditions. We show that cold proton-rich NSE is qualitatively different from neutron-rich NSE. Instead of being dominated by the Fe-peak nuclei with the largest binding energy per nucleon that have a proton to nucleon ratio close to the prescribed electron fraction, NSE for proton-rich material near freeze-out temperature is mainly composed of Ni56 and free protons. Previous results of nuclear reaction network calculations rely on this non-intuitive high proton abundance, which this paper will explain. We show how the differences and especially the large fraction of free protons arises from the minimization of the free energy as a result of a delicate competition between the entropy and the nuclear binding energy.Comment: 4 pages, 7 figure

Analysis of the variability of sugar beet (Beta vulgaris L) growth during the early stages. I. Influence of various conditions on crop establishment

The expansion of the sugar beet leaf canopy tends to be slow in the north of France. This is an important source of loss of yield. This study identifies the main sources of growth variability before competition starts between plants. Field plots were set up for different years and crop establishment conditions (soil types, sowing dates, plastic mulches, sowing depths, tillage operations, cultivars). Growth curves were obtained for each experimental treatment by sampling plants having the same emergence date and the same seedling size index. This index was obtained by measuring the length of the first leaf at a constant thermal time from emergence. Date were fitted to an exponential model in which time was expressed as a thermal time calculated from the emergence date and using soil temperatures. This calculation accounted for most of the differences between soil types, mulch conditions and emergence dates. Aerial biomass varied widely at the end of the exponential period. The variability of growth curves was mainly due to their intercept (Wo), which was strongly correlated with the seedling size index. In 1987, the seedlings having the largest size at the beginning of the study period had a subsequent RGR which was significantly lower than the others. This could be due to a change in the exponential growth pattern in the latest part of the period studied. The average RGR obtained in 1987 were lower than those obtained in 1988, but the other experimental treatments influenced early growth only through the initial size of seedlings. When growth is not limited by soil nutritional factors, the wide variability in plant aerial biomass before competition is largely due to differences at the beginning of seedling growth, established before the 4-leaf stage.Variabilité des courbes de croissance de la betterave sucrière (Beta vulgaris L) au stade jeune. I. Influence de différentes conditions d'implantation. Au nord de son aire de culture, le développement du couvert foliaire de la betterave est assez lent ce qui limite l'interception du rayonnement et la productivité. L'étude vise à identifier les principales sources de variabilité de la croissance précédant le début de la compétition entre plantes. Réalisées au champ en 1987 et 1988, les expérimentations ont consisté à mettre en œuvre une large gamme de conditions d'implantation de la betterave : différents types de sols, dates de semis, modalités de couverture du sol (mulch plastique ou sol nu) et de préparation des lits de semences, profondeurs de semis, cultivars. Pour chaque traitement expérimental, les courbes de croissance sont obtenues en échantillonnant des plantes ayant la même date de levée et appartenant, au stade plantule, à la même classe de taille. Celle-ci est évaluée d'après la longueur de la première feuille, 225 °C.j après émergence. Les mesures de biomasse s'ajustent de façon étroite à un modèle exponentiel où une somme de °C.j calculée à partir des températures mesurées dans le sol est substituée au temps chronologique. La variabilité des courbes de croissance obtenues est imputable à l'ordonnée à l'origine du modèle, elle-même fortement liée à la classe de taille. En 1987, les plantules ayant la plus forte taille présentent par la suite un taux de croissance moins élevé, qui pourrait être imputable à un changement de régime de croissance (début d'allocation préférentielle des assimilats aux racines) en fin de période d'étude. Par ailleurs, les pentes ne présentent de variation marquée qu'entre années d'expérimentation. La principale influence des traitements expérimentaux s'exprime à travers la distribution des tailles de plantules. Aussi, en l'absence de facteur limitant hydrique ou nutritionnel, l'importante variabilité des biomasses aériennes constatée à la fin du printemps est fortement héritée des tout premiers stades du développement de la culture, antérieurs à l'apparition de la deuxième paire de feuilles

Analysis of the variability of sugar beet (Beta vulgaris L) growth during the early stages. I. Influence of various conditions on crop establishment

The expansion of the sugar beet leaf canopy tends to be slow in the north of France. This is an important source of loss of yield. This study identifies the main sources of growth variability before competition starts between plants. Field plots were set up for different years and crop establishment conditions (soil types, sowing dates, plastic mulches, sowing depths, tillage operations, cultivars). Growth curves were obtained for each experimental treatment by sampling plants having the same emergence date and the same seedling size index. This index was obtained by measuring the length of the first leaf at a constant thermal time from emergence. Date were fitted to an exponential model in which time was expressed as a thermal time calculated from the emergence date and using soil temperatures. This calculation accounted for most of the differences between soil types, mulch conditions and emergence dates. Aerial biomass varied widely at the end of the exponential period. The variability of growth curves was mainly due to their intercept (Wo), which was strongly correlated with the seedling size index. In 1987, the seedlings having the largest size at the beginning of the study period had a subsequent RGR which was significantly lower than the others. This could be due to a change in the exponential growth pattern in the latest part of the period studied. The average RGR obtained in 1987 were lower than those obtained in 1988, but the other experimental treatments influenced early growth only through the initial size of seedlings. When growth is not limited by soil nutritional factors, the wide variability in plant aerial biomass before competition is largely due to differences at the beginning of seedling growth, established before the 4-leaf stage.Variabilité des courbes de croissance de la betterave sucrière (Beta vulgaris L) au stade jeune. I. Influence de différentes conditions d'implantation. Au nord de son aire de culture, le développement du couvert foliaire de la betterave est assez lent ce qui limite l'interception du rayonnement et la productivité. L'étude vise à identifier les principales sources de variabilité de la croissance précédant le début de la compétition entre plantes. Réalisées au champ en 1987 et 1988, les expérimentations ont consisté à mettre en œuvre une large gamme de conditions d'implantation de la betterave : différents types de sols, dates de semis, modalités de couverture du sol (mulch plastique ou sol nu) et de préparation des lits de semences, profondeurs de semis, cultivars. Pour chaque traitement expérimental, les courbes de croissance sont obtenues en échantillonnant des plantes ayant la même date de levée et appartenant, au stade plantule, à la même classe de taille. Celle-ci est évaluée d'après la longueur de la première feuille, 225 °C.j après émergence. Les mesures de biomasse s'ajustent de façon étroite à un modèle exponentiel où une somme de °C.j calculée à partir des températures mesurées dans le sol est substituée au temps chronologique. La variabilité des courbes de croissance obtenues est imputable à l'ordonnée à l'origine du modèle, elle-même fortement liée à la classe de taille. En 1987, les plantules ayant la plus forte taille présentent par la suite un taux de croissance moins élevé, qui pourrait être imputable à un changement de régime de croissance (début d'allocation préférentielle des assimilats aux racines) en fin de période d'étude. Par ailleurs, les pentes ne présentent de variation marquée qu'entre années d'expérimentation. La principale influence des traitements expérimentaux s'exprime à travers la distribution des tailles de plantules. Aussi, en l'absence de facteur limitant hydrique ou nutritionnel, l'importante variabilité des biomasses aériennes constatée à la fin du printemps est fortement héritée des tout premiers stades du développement de la culture, antérieurs à l'apparition de la deuxième paire de feuilles

MetalWalls: A classical molecular dynamics software dedicated to the simulation of electrochemical systems

International audienceApplied electrochemistry plays a key role in many technologies, such as Li-ion batteries, fuelcells, supercapacitors, solar cells, etc. It is therefore at the core of many research programs allover the world. However, fundamental electrochemical investigations remain scarce. In par-ticular, electrochemistry is among the fields for which the gap between theory and experimentis the largest. From the computational point of view, there is no classical molecular dynamics(MD) software devoted to the simulation of electrochemical systems while other fields such asbiochemistry or material science have dedicated tools.MetalWalls, a MD code dedicated toelectrochemistry, fills this gap. Its main originality is the inclusion of a series of methods whichallow a constant electrical potential to be applied to the electrode materials. It also allowsthe simulation of bulk liquids or solids using the polarizable ion model and the aspherical ionmodel.MetalWallsis designed to be used on high-performance computers and it has alreadybeen employed in a number of scientific publications. It was for example used to study thecharging mechanism of supercapacitors (Merlet et al.,2012), nanoelectrowetting (Choudhuriet al.,2016) and water desalination devices (Simoncelli et al.,2018)