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Enregistrement W2794471092 · doi:10.1088/1361-6587/aaba47

The effect of pressure anisotropy on ballooning modes in tokamak plasmas

2018· article· en· W2794471092 sur OpenAlexfundno aff
A.H. Johnston, Matthew Hole, Zhisong Qu, H Hezaveh

Notice bibliographique

RevuePlasma Physics and Controlled Fusion · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthAustralian Research CouncilAustralian Government
Mots-clésBallooningTokamakPlasmaAnisotropyPhysicsAtomic physicsMaterials scienceComputational physicsNuclear physicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Edge Localised Modes are thought to be caused by a spectrum of magnetohydrodynamic instabilities, including the ballooning mode. While ballooning modes have been studied extensively both theoretically and experimentally, the focus of the vast majority of this research has been on isotropic plasmas. The prevalence of pressure anisotropy in modern tokamaks thus motivates further study of these modes. This paper presents a numerical analysis of ballooning modes in anisotropic equilibria. The investigation was conducted using the newly-developed codes HELENA+ATF and MISHKA-A, which adds anisotropic physics to equilibria and stability analysis. We have examined the impact of anisotropy on the stability of an n = 30 ballooning mode, confirming results conform to previous calculations in the isotropic limit. Growth rates of ballooning modes in equilibria with different levels of anisotropy were then calculated using the stability code MISHKA-A. The key finding was that the level of anisotropy had a significant impact on ballooning mode growth rates. For T ⊥ > T ∣ ∣ , typical of ICRH heating, the growth rate increases, while for T ⊥ < T ∣ ∣ , typical of neutral beam heating, the growth rate decreases.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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