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Enregistrement W2032824944 · doi:10.1002/eej.1136

Characteristic performance of radio‐frequency (RF) plasma heating using inverter RF power supplies

2002· article· en· W2032824944 sur OpenAlexfundno aff
Takahiro Imai, Hiroyuki Sawada, Norifumi Hattori, Yoshihiko Uesugi, Shuichi Takamura

Notice bibliographique

RevueElectrical Engineering in Japan · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory Health
Mots-clésRF power amplifierRadio frequencyPlasmaPower (physics)Antenna (radio)Materials scienceDielectric heatingVoltageElectrical engineeringNuclear magnetic resonancePhysicsOptoelectronicsEngineeringAmplifierNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐heat‐flux plasmas are produced by high‐power (∼14 kW) ICRF heating using inverter power supplies in the linear diverter simulator NAGDIS‐II. The power flow of radiated RF power is investigated by a calorimetric method. From conventional power calculation using antenna voltage and current, about 70% of the RF power is radiated into the plasma. But the increase of the plasma heat load along the magnetic field by RF heating is about 10% of the RF power. Through this experiment, we find that about half of the RF power is lost at the antenna surface through the formation of RF‐induced sheath, and about 30% of the power is lost into the wall of the vacuum vessel through the charge exchange and elastic collision of ions with neutrals. © 2002 Scripta Technica, Electr Eng Jpn, 138(4): 34–41, 2002; DOI 10.1002/eej.1136

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
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Résumé présentoui

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