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Enregistrement W3127696615 · doi:10.1016/j.nme.2021.100928

Influence of nitrogen on deuterium retention in tungsten under sequential and simultaneous irradiation

2021· article· en· W3127696615 sur OpenAlexafffund
Megan Elizabeth Goodland, J.W. Davis

Notice bibliographique

RevueNuclear Materials and Energy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFusion materials and technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésX-ray photoelectron spectroscopyIrradiationTungstenDivertorAnalytical Chemistry (journal)DeuteriumNitrogenNeonChemistryArgonImpurityPlasmaMaterials scienceRadiochemistryAtomic physicsNuclear magnetic resonanceTokamakNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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