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Enregistrement W2997099814 · doi:10.1063/1.5121503

A parametric method for correcting polluted plasma current signal and its application on Keda Torus eXperiment

2019· article· en· W2997099814 sur OpenAlexaff
Tijian Deng, Tao Lan, Jie Wu, Mingsheng Tan, Hangqi Xu, Junfeng Zhu, Chen Chen, Adil Yolbarsop, Sen Zhang, Jiaren Wu, Yiming Zu, Wenzhe Mao, Hong Li, Jinlin Xie, A. D. Liu, Zixi Liu, Zhengwei Wu, Hai Wang, Xiaohui Wen, Haiyang Zhou, Zian Wei, C. Xiao, Weixing Ding, G. Zhuang, Wandong Liu

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesFoundation for Innovative Research Groups of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésRogowski coilPhysicsReversed field pinchToroidMagnetic fieldElectromagnetic coilTorusComputational physicsPlasmaTokamakNuclear magnetic resonancePinchMechanicsNuclear physicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed a parametric method for eliminating the background component of the plasma current, which is measured by a Rogowski coil and polluted by the toroidal magnetic field in the vacuum vessel of the Keda Torus eXperiment (KTX) reversed field pinch (RFP) device. The method considers the toroidal magnetic field windings, the KTX vacuum chamber, and the Rogowski coil as a linear time-invariant system; in this case, a constant frequency response function characterizes the system. Using this response function, the current component caused by pollution from the toroidal magnetic field can be predicted exactly for an arbitrary input current to the toroidal magnetic field windings. Compared with the traditional proportional compensation method, the proposed method has great flexibility and universality and it is potentially applicable to cases in which the toroidal field current signal changes over time with plasma feedback signals. Furthermore, the method can be applied to other similarly affected signals, such as magnetic field signals. As an example, we have corrected the poloidal and toroidal magnetic field signals better to reveal the true physical processes for the RFP state.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0090,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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