Improvement of accelerating gradients in niobium quarter wave resonators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systematic studies have been performed on the effect of the surface processing techniques for improving accelerating gradients in superconducting niobium quarter wave resonators (QWR). These include high pressure rinsing (HPR), high temperature heat treatment of cavities and helium pulse processing. Tests done after HPR have not only shown a reduction in field emission in the cavities at high accelerating gradients but also an improvement in the low field quality factor ( Q ). The effect of the high temperature (650 °C) heat treatment of jacketed QWRs (QWR with the outer helium vessel) on the cavity gradients has also been investigated. This was performed for two different QWR designs and a substantial improvement in performance has been observed in both the cases. The increase in gradients is beyond that due to hydrogen degassing alone. Helium pulse processing during 4 K tests has been tried out on several cavities and its effect on the quality factor at both high and low gradients has been observed. This technique has been found to be useful for those resonators which have a high Q at lower fields but are limited due to the field emission at higher gradients. They have exhibited a marked improvement in the high field Q -slope over and above that obtained with conventional pulse processing under high vacuum. A comprehensive overview of all these developments carried out over the past few years has been reported.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».