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Enregistrement W3137519705 · doi:10.1063/5.0021857

Performance improvement with plasma edge biasing on SPECTOR

2021· article· en· W3137519705 sur OpenAlexafffund
Carl Dunlea, Akira Hirose

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2021
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-clésBiasingPhysicsPlasmaThomson scatteringElectron temperatureInjectorAtomic physicsTorusEnhanced Data Rates for GSM EvolutionMagnetohydrodynamicsElectron densityToroidPlasma diagnosticsTokamakVoltageNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A description of an edge-biasing experiment conducted on the spherical compact toroid plasma injector is presented with results. The insertion of a disk-shaped molybdenum electrode (probe), biased at up to +100 V, into the edge of the Compact Torus (CT), resulted in up to 1.2 kA radial current being drawn from the probe to the wall. Core electron temperature, as measured with a Thomson-scattering diagnostic, and CT lifetime, more than doubled in the optimal configuration tested. Temperature and density profiles become more centrally peaked with biasing. In contrast to previous biasing experiments, a significant reduction in electron density was observed; this may be due to the effect of a transport barrier impeding CT fueling and associated cooling, where, as verified by MHD simulation, a principal fueling source is neutral gas that remains concentrated around the gas valves after CT formation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,989

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)0,0120,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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