Combined model for the H-mode pedestal and ELMs
Notice bibliographique
Résumé
A model is developed for use in integrated modelling codes to predict the height, width and shape of the H-mode pedestal as well as the frequency and width of edge localized modes (ELMs). The model for the H-mode pedestal in tokamak plasmas is based on flow shear reduction of anomalous transport, while the periodic ELM crashes are triggered by MHD instabilities. The formation of the pedestal and the L–H transition in this model are the direct result of flow shear suppression of transport. Suppression of the anomalous transport enhances the role of neoclassical transport in the pedestal region. The ratio of suppression of anomalous thermal transport in electron and ion channels controls the ratio of electron to ion temperature at the top of the pedestal. Two mechanisms for triggering ELMs are considered. ELMs are triggered by ballooning modes if the pressure gradient exceeds the ballooning limit or by peeling modes if the edge current density exceeds the peeling mode criterion. The models for the pedestal and ELMs are used in a predictive integrated modelling code to follow the time evolution of tokamak discharges from L-mode through the transition from L-mode to H-mode, with the formation of the H-mode pedestal, and, subsequently, the triggering of ELMs. The objective is to produce self-consistent predictions of the width, height and shape of the H-mode pedestal and the frequency of ELMs. The dependences of pedestal temperature, pedestal width and ELM frequency as a function of plasma heating power, magnetic field and density are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».