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Enregistrement W2066270274 · doi:10.1088/0741-3335/53/8/085020

ICRH antenna coupling physics and optimum plasma edge density profile. Application to ITER

2011· article· en· W2066270274 sur OpenAlexfundno aff
A. Messiaen, R. Weynants

Notice bibliographique

RevuePlasma Physics and Controlled Fusion · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésAntenna (radio)PhysicsPlasmaCoupling (piping)IsotropyTokamakEffective radiated powerComputational physicsEnhanced Data Rates for GSM EvolutionCutoffPosition (finance)Power (physics)OpticsMaterials scienceNuclear physicsTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of an ICRH system depends on the coupling capabilities of the antenna to the inhomogeneous plasma profile in front of it. The aim of this study is to understand the key physics phenomena contributing to the coupling. It is shown that the following plasma density profile characteristics are decisive: (i) distance between the antenna and the wave cutoff density, (ii) position of an optimum density with respect to the cutoff one and (iii) the density gradient leading from this optimum density to the plasma bulk. At each step of the analysis approximate relations are derived and the loading due to the plasma is compared with that of an isotropic dielectric medium in view of the application for modelling or dummy load testing. Examples are taken starting from the case of the projected ITER antenna array with its different phasing cases in front of the plasma edge profile used in the conceptual design phase. It is shown that, for the same antenna–cutoff distance, slight profile modifications can lead to substantial coupling and therefore power capability variations. Stronger profile modifications and some critically shaped resonant edge profiles are also analysed. The usefulness of a dielectric medium to simulate plasma loading is discussed in an appendix.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations44
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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