The inter-ELM tungsten erosion profile in DIII-D H-mode discharges and benchmarking with ERO+OEDGE modeling
Notice bibliographique
Résumé
It is important to develop a predictive capability for the tungsten source rate near the strike points during H-mode operation in ITER and beyond. H-mode deuterium plasma exposures were performed on W-coated graphite and molybdenum substrates in the DIII-D divertor using DiMES. The W-I 400.9 nm spectral line was monitored by fast filtered diagnostics cross calibrated via a high-resolution spectrometer to resolve inter-ELM W erosion. The effective ionization/photon (S/XB) was calibrated using a unique method developed on DIII-D based on surface analysis. Inferred S/XB values agree with an existing empirical scaling at low electron density ( n e ) but diverge at higher densities, consistent with recent ADAS atomic physics modeling results. Edge modeling of the inter-ELM phase is conducted via OEDGE utilizing the new capability for charge-state resolved carbon impurity fluxes. ERO modeling is performed with the calculated main ion and impurity plasma background from OEDGE. ERO results demonstrate the importance a mixed-material surface model in the interpretation of W sourcing measurements. It is demonstrated that measured inter-ELM W erosion rates can be well explained by C→W sputtering only if a realistic mixed material model is incorporated.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».