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Enregistrement W2497209555 · doi:10.1088/1757-899x/101/1/012124

ARIEL E-linac Cryogenic System: Commissioning and First Operational Experience

2015· article· en· W2497209555 sur OpenAlexaff
Alexey Koveshnikov, Iouri Bylinskii, Geoff Hodgson, David Kishi, Robert Laxdal, Yuxiang Ma, Ruslan Nagimov, Dimo Yosifov

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear particle acceleratorSuperconducting radio frequencyNuclear engineeringLiquid heliumPhysicsNuclear physicsCryogenicsHeliumNational laboratorySeparator (oil production)Environmental scienceParticle acceleratorEngineeringBeam (structure)Engineering physicsAtomic physicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Advanced Rare IsotopE Laboratory (ARIEL) is a major expansion of the Isotope Separator and Accelerator (ISAC) facility at TRIUMF. A key part of the ARIEL project is a 10 mA 50 MeV continuous-wave superconducting radiofrequency (SRF) electron linear accelerator (e-linac). The 1.3 GHz SRF cavities are operated at 2 K. HELIAL LL helium liquefier by Air Liquide Advanced Technologies (ALAT) with a tuneable liquid helium (LHe) production was installed and commissioned in Q4'2013 [1]. It provides 4 K liquid helium to one injector and one accelerator cryomodules that were installed and tested in 2014. The 4 K to 2 K liquid helium transition is achieved on-board of each cryomodule. The cryoplant, LHe and LN2 distributions, sub-atmospheric (S/A) system and cryomodules were successfully commissioned and integrated into the e-linac cryogenic system. Required pressure regulation for both 4 K cryoplant in the Dewar and 2 K with the S/A system was achieved under simulated load. Final integration tests confirmed overall stable performance of the cryogenic system with two cryomodules installed. The paper presents details of the cryogenic system commissioning tests as well as highlights of the initial operational experience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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