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Enregistrement W3035611842 · doi:10.1063/1.5131439

A model for plasma–neutral fluid interaction and its application to a study of CT formation in a magnetized Marshall gun

2020· article· en· W3035611842 sur OpenAlexafffund
Carl Dunlea, C. Xiao, Akira Hirose

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensGeneral Fusion (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGeneral FusionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsUniversity of Saskatchewan
Mots-clésPhysicsPlasmaAtomic physicsElectronBiasingIonizationRadiative coolingRadiative transferTorusTokamakElectron densityIonNuclear physicsVoltageOpticsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A model for plasma/neutral fluid interaction was developed and included in the implementation of non-linear MHD equations to a new code framework. The source rates of ion, electron, and neutral fluid momentum and energy due to ionization and recombination are derived using a simple method that enables the determination of the volumetric rate of thermal energy transfer from electrons to photons and neutral particles in the radiative recombination reaction. This quantity cannot be evaluated with the standard formal procedure of taking moments of the relevant collision operator and has been neglected in other studies. The plasma/neutral fluid interaction model was applied to study compact torus (CT) formation in the Super-Magnetized Ring Test (SMRT) and Spherical Compact Toroid (SPECTOR) magnetized Marshall guns, enabling clarification of the mechanisms behind the significant increases in CT electron density that are routinely observed well after formation on the SPECTOR experiment. Neutral gas, which remains concentrated below the gas valves after CT formation, diffuses up the gun barrel to the CT containment region where it is ionized, leading to the observed electron density increases. This understanding helps account for the exceptionally significant increase in temperature and the markedly reduced density, observed during the electrode edge biasing experiment conducted on SPECTOR. It is thought that edge fueling impediment, a consequence of a biasing-induced transport barrier, is largely responsible for the observed temperature increase and density decrease.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,410

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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