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Enregistrement W2592727705 · doi:10.1088/1367-2630/aa639d

Heating neutral beams for ITER: negative ion sources to tune fusion plasmas

2017· article· en· W2592727705 sur OpenAlexfundno aff
Mahendrajit Singh, D. Boilson, A.R. Polevoi, T Oikawa, R. Mitteau

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory Health
Mots-clésPhysicsNeutral beam injectionPlasmaFusionBeam (structure)Nuclear engineeringFusion powerIonInjectorPower (physics)Scope (computer science)Nuclear fusionNuclear physicsAtomic physicsTokamakOpticsComputer scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neutral beam injection (NBI) based on a negative ion source is one of the basic heating and current drive systems designed for ITER required to reach its goals of the operation with high fusion power, P fus ∼ 500 MW with fusion gain, Q = 10 for 400 s in a baseline scenario, and P fus > 250 MW, Q = 5 operation for 3600 s in an advanced scenario. A total power of 33 MW from the two heating neutral beam (HNB) injectors is envisaged in the present scenario. The scope of the present paper is to provide an overview of the main aspects of the interaction of the HNBs with the ITER plasma. Various operational scenarios with different mixtures of the main ion species, He, H, DD and DT, foreseen at different phases of the ITER operation are considered.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,263
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations85
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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