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Enregistrement W3136684496 · doi:10.18429/jacow-srf2017-moxa03

The 30MeV Stage of the ARIEL e-linac

2017· article· en· W3136684496 sur OpenAlexaff
Robert Laxdal, Z. Ang, Thomas Au, K. Fong, O. Kester, Shane Koscielniak, Alexey Koveshnikov, Michael Laverty, Yanyun Ma, D. Storey, Edward Thoeng, Zhongyuan Yao, Qiwen Zheng, Vladimir Zvyagintsev

Notice bibliographique

RevueJACOW · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Accelerators and Free-Electron Lasers
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStage (stratigraphy)Linear particle acceleratorComputer sciencePhysicsGeologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A MW class cw superconducting electron linac (e-Linac) is being installed at TRIUMF as a driver for radioactive beam production as part of the ARIEL project. The e-linac final configuration is planned to consist of five 1.3GHz nine-cell cavities housed in three cryomodules with one single cavity injector cryomodule (EINJ) and two double cavity accelerating cryomodules (EACA, EACB) to accelerate in continuous-wave (cw) up to 10mA of electrons to 50MeV. The e-Linac is being installed in stages. A demonstrator phase (2014) consisting of a 300kV electron gun, EINJ, and a partially outfitted EACA with just one accelerating cavity was installed for initial technical and beam tests to 22.9MeV. A Stage 2 upgrade now installed has a completed EACA to reach an operational goal of 3mA of electrons to 30MeV for first science from the ARIEL ISOL targets. A single 290kW klystron is used to feed the two EACA cavities in vector-sum closed-loop control. The paper is focused on the SRF challenges: systems design, cavity and cryomodule performance, rf ancillaries preparation and performance, LLRF and RF system performance and final beam test results.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,229

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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