Influence of nitrogen on deuterium retention in tungsten under sequential and simultaneous irradiation
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen is a candidate for impurity seeding to reduce the edge plasma temperature for ITER’s tungsten divertor. Radiation characteristics and plasma performance are improved with N compared to other candidates neon and argon, however questions remain in terms of how the introduction of N might impact deuterium retention in W. The current study compares the influence of N on D retention in W with sequential (SEQ) and simultaneous (SIM) irradiation of D-3%N at 300–700 K with energies 500 eV/D+ and 1000 eV/N+. Thermal desorption spectroscopy (TDS) is used to measure the D retained, and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) is used to investigate nitride formation at different implantation temperatures. The XPS results show that for the beam composition of this study, the removal of N by D is the dominant interaction, working against N retention in W. Differences found between the N layer with D/N co-bombardment vs. N pre-irradiation might be worth considering when extrapolating sequential experiments to reactor conditions. The observed effect of the N-containing layer on the temperature dependence of deuterium release during TDS supports the XPS findings, suggesting that the phases of the W:N layer produced are different at different temperatures. It is found that SIM irradiation resulted in an overall increase (up to a factor of ∼4) in total D retention compared to SEQ and D-only experiments above 500 K. At 300–500 K, the D retention was not significantly changed by nitrogen pre-, post- or simultaneous irradiation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».