MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2567540407 · doi:10.1088/1361-6587/59/2/025009

SOLPS modeling of the effect on plasma detachment of closing the lower divertor in DIII-D

2016· article· en· W2567540407 sur OpenAlexaff
Chaofeng Sang, P.C. Stangeby, Huan Guo, A.W. Leonard, Brent Covele, L. L. Lao, Auna Moser, D. M. Thomas

Notice bibliographique

RevuePlasma Physics and Controlled Fusion · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésDivertorPlasmaDIII-DDissipative systemAtomic physicsRadiative transferMaterials scienceEffective radiated powerPhysicsPower (physics)TokamakThermodynamicsNuclear physicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Scrape-off layer plasma simulation modeling has been carried out to assess the effect of tightly closing the lower divertor in DIII-D, which at present is almost fully open, on the achievement of cold dissipative/detached divertor conditions. To isolate the impact of other factors on the divertor plasma solution and to make direct comparisons, most of the parameters including the meshes were kept as similar as possible. Only the neutral baffling was modified to compare a fully open divertor with a tightly closed one. The modeling shows that the tightly closed divertor greatly improves trapping of recycling neutrals, thereby increasing radiative and charge exchange losses in the divertor and reducing the electron temperature T et and deposited power density q dep at the target plate. Furthermore, the closed structure enables the divertor plasma to enter into highly dissipative and detached divertor conditions at a significantly lower upstream density. The effects of divertor closure on the neutral density and pressure, and their correlation with the divertor plasma conditions are also demonstrated. The effect of molecular D 2 −ion D + elastic collisions and neutral–neutral collisions on the divertor plasma solution are assessed.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations39
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlasma Physics and Controlled FusionMême sujetMagnetic confinement fusion researchTravaux en français237 207