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Enregistrement W2892656821 · doi:10.1063/1.5053328

Improvements to a 13.56 MHz RF powered H− ion source

2018· article· en· W2892656821 sur OpenAlexfundno aff
Stéphane Melanson, Anand George, Hamish McDonald, Dave Potkins, Chris Philpott, Morgan Dehnel

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCallaghan Innovation
Mots-clésIon sourceMaterials scienceIonRF power amplifierIon beamPlasmaIon beam depositionAtomic physicsMagnetIon gunAntenna (radio)OptoelectronicsPhysicsElectrical engineeringNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

D-Pace's 13.56 MHz RF powered H -ion source, a hybrid design between the TRIUMF licensed filament powered volume-cusp ion source 1 and the University of Jyvskyl licensed RF ion source 2 , has been shown to be less efficient than the filament powered ion source, even though both sources use the same body and extraction system 3 . The difference is thought to be due to RF power losses to the outside of the ion source, to the lack of plasma confinement on the back plate of the ion source, and to the absence of a sputtered tantalum coating on the plasma chamber walls. We believe that the lack of confinement on the back plate also causes the RF window to heat, with a maximum temperature measured at 450 C at 3.5 kW of RF power. In this paper, we are investigating the use of a solenoid and permanent magnets behind the antenna and the back plate of the ion source to create a magnetic field that confines the plasma by preventing the electrons from striking the RF window. Furthermore, we present the effect of sputtering a tantalum coating in the plasma chamber of the ion source on the production of H -ions in the RF powered source. Our results show an increase in H -beam current at higher RF powers with a fresh coat of tantalum, and a subsequent decrease in beam current over time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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