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Enregistrement W2057093428 · doi:10.1063/1.1312816

Runaway electron production in DIII-D killer pellet experiments, calculated with the CQL3D/KPRAD model

2000· article· en· W2057093428 sur OpenAlexaboutno aff
R. W. Harvey, V. S. Chan, S. C. Chiu, T.E. Evans, M. N. Rosenbluth, D.G. Whyte

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAtomic physicsElectronPopulationPlasmaNuclear physicsThermonuclear fusionDIII-DTokamak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Runaway electrons are calculated to be produced during the rapid plasma cooling resulting from “killer pellet” injection experiments, in general agreement with observations in the DIII-D [J. L. Luxon et al., Plasma Physics and Controlled Nuclear Fusion Research 1986 (International Atomic Energy Agency, Vienna, 1987), Vol. I, p. 159] tokamak. The time-dependent dynamics of the kinetic runaway distributions are obtained with the CQL3D [R. W. Harvey and M. G. McCoy, “The CQL3D Code,” in Proceedings of the IAEA Technical Committee Meeting on Numerical Modeling, Montreal, 1992 (International Atomic Energy Agency, Vienna, 1992), p. 489] collisional Fokker–Planck code, including the effect of small and large angle collisions and stochastic magnetic field transport losses. The background density, temperature, and Zeff are evolved according to the KPRAD [D. G. Whyte and T. E. Evans et al., in Proceedings of the 24th European Conference on Controlled Fusion and Plasma Physics, Berchtesgaden, Germany (European Physical Society, Petit-Lancy, 1997), Vol. 21A, p. 1137] deposition and radiation model of pellet–plasma interactions. Three distinct runway mechanisms are apparent: (1) prompt “hot-tail runaways” due to the residual hot electron tail remaining from the pre-cooling phase, (2) “knock-on” runaways produced by large-angle Coulomb collisions on existing high energy electrons, and (3) Dreicer “drizzle” runaway electrons due to diffusion of electrons up to the critical velocity for electron runaway. For electron densities below ≈1×1015 cm−3, the hot-tail runaways dominate the early time evolution, and provide the seed population for late time knock-on runaway avalanche. For small enough stochastic magnetic field transport losses, the knock-on production of electrons balances the losses at late times. For losses due to radial magnetic field perturbations in excess of ≈0.1% of the background field, i.e., δBr/B⩾0.001, the losses prevent late-time electron runaway.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations97
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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