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Enregistrement W2064629619 · doi:10.1063/1.4860840

Cryogenic test of the 4 K / 2 K insert for the ARIEL e-Linac cryomodule

2014· article· en· W2064629619 sur OpenAlexafffund
Robert Laxdal, Yuxiang Ma, P. Harmer, David Kishi, Alexey Koveshnikov, Norman Müller, A. Vrielink, Maree O'Brien, M. Ahammed

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSuperconducting Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaTRIUMF
Organismes subventionnairesTRIUMF
Mots-clésSeparator (oil production)Nuclear engineeringLinear particle acceleratorCryogenicsHeat exchangerMaterials scienceCryostatLiquid heliumPhysicsNuclear physicsHeliumMechanical engineeringSuperconductivityEngineeringBeam (structure)OpticsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ARIEL project at TRIUMF requires a 50 MeV superconducting electron linac consisting of five nine cell 1.3 GHz cavities divided into three cryomodules with one, two and two cavities in each module respectively. LHe is distributed in parallel to each module at 4 K and at ∼1.2 bar. Each module has a cryogenic insert on board that receives the 4 K liquid and produces 2 K into a cavity phase separator. The module combines a 4 K phase separator, a plate and fin heat exchanger from DATE and a J-T valve expanding into the 2 K phase separator. The unit also supplies 4 K liquid to thermal intercepts in the module in siphon loops that return the vaporized liquid to the 4 K reservoir. For testing purposes the unit is outfitted with a dummy 2 K phase separator and thermal intercepts with variable heaters that mimic the final heat loads in order to test the cryogenic performance. The design of the 4 K / 2 K insert, the results of the cold tests and a summary of the test infrastructure including cryogenics services will be presented.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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