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Enregistrement W2988470692 · doi:10.1063/1.5109947

Gyro-kinetic theory and global simulations of the collisionless tearing instability: The impact of trapped particles through the magnetic field curvature

2019· article· en· W2988470692 sur OpenAlexaff
D. Zarzoso, S. Nasr, X. Garbet, A. I. Smolyakov, S. Benkadda

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheEUROfusion
Mots-clésPhysicsTearingInstabilityCurvatureMagnetic fieldGyrokineticsWeibel instabilityPlasmaClassical mechanicsMechanicsCondensed matter physicsTokamakQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The linear instability of the tearing mode is analyzed using a gyrokinetic approach within a Hamiltonian formalism, where the interaction between particles and the tearing mode through the wave-particle resonance is retained. On the one hand, the curvature of the magnetic field is shown to play no role in the linear instability when only passing particles are present in the plasma. On the other hand, the presence of trapped particles leads to an overall increase in the growth rate. Gyrokinetic simulations using the state-of-the-art Gkw code confirm these findings and are further used to investigate the impact of the magnetic field curvature and the temperature gradient on tearing modes including the effect of trapped particles. Without the temperature gradient, wave-particle resonance with the trapped electrons tends to stabilize the tearing mode, while with the finite temperature gradient, the magnetic curvature tends to destabilize the tearing mode, suggesting an interchange mechanism. The balance of these two stabilizing/destabilizing effects leads to a threshold in the temperature gradient beyond which the magnetic curvature plays a destabilizing role. This opens the way for a deeper understanding and control of the tearing instability in fusion plasmas.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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