ERO modeling and sensitivity analysis of locally enhanced beryllium erosion by magnetically connected antennas
Notice bibliographique
Résumé
Experiments at JET showed locally enhanced, asymmetric beryllium (Be) erosion at outer wall limiters when magnetically connected ICRH antennas were in operation. A first modeling effort using the 3D erosion and scrape-off layer impurity transport modeling code ERO reproduced qualitatively the experimental outcome. However, local plasma parameters-in particular when 3D distributions are of interest-can be difficult to determine from available diagnostics and so erosion / impurity transport modeling input relies on output from other codes and simplified models, increasing uncertainties in the outcome. In the present contribution, we introduce and evaluate the impact of improved models and parameters with largest uncertainties of processes that impact impurity production and transport across the scrape-off layer, when simulated in ERO: (i) the magnetic geometry has been revised, for affecting the separatrix position (located 50-60 mm away from limiter surface) and thus the background plasma profiles; (ii) connection lengths between components, which lead to shadowing of ion fluxes, are also affected by the magnetic configuration; (iii) anomalous transport of ionized impurities, defined by the perpendicular diffusion coefficient, has been revisited; (iv) erosion yields that account for energy and angular distributions of background plasma ions under the present enhanced sheath potential and oblique magnetic field, have been introduced; (v) the effect of additional erosion sources, such as charge-exchange neutral fluxes, which are dominant in recessed areas like antennas, has been evaluated; (vi) chemically assisted release of Be in molecular form has been included. Sensitivity analysis highlights a qualitative effect (i.e. change in emission patterns) of magnetic shadowing, anomalous diffusion, and inclusion of neutral fluxes and molecular release of Be. The separatrix location, and energy and angular distribution of background plasma fluxes impact erosion quantitatively. ERO simulations that include all features described above match experimentally measured Be I (457.3 nm) and Be II (467.4 nm) signals, and erosion increases with varying ICRH antenna's RF power. However, this increase in erosion is only partially captured by ERO's emission measurements, as most contributions from plasma wetted surfaces fall outside the volume observed by sightlines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».