The roles of power loss and momentum-pressure loss in causing particle-detachment in tokamak divertors: II. 2 Point Model analysis that includes recycle power-loss explicitly
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the Part I companion paper, using a simple heuristic model it was demonstrated that, generically, volumetric loss of both pressure-momentum and power are required for particle detachment to occur. The volumetric power-loss fraction, f pwr − loss , was treated as a freely specifiable quantity; however, part of f pwr − loss is due to the hydrogenic recycle process at the target and in the present paper an extended 2 Point Model—the 2 PM with Recycle —is used that takes this into account explicitly. It is again demonstrated, but now using more physically realistic modeling of both pressure-momentum and power loss, that it is the combination of these two volumetric losses that is the cause of particle-detachment. For practical use, a convenient spreadsheet version is provided for the 2 PM with Recycle . It allows the user to specify the magnitudes and time-variation during a discharge of the 3 primary drivers of plasma conditions in the divertor: q ∣ ∣ u t , f radiation impurity t , and n u t or p totu t , where t (s) is the time in the discharge; it outputs values of plasma quantities at the target, T et t , Γ ∣ ∣ t t
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».