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Enregistrement W3150248899 · doi:10.1088/1361-6587/abf402

Optimization-oriented modelling of neutral beam injection for EU pulsed DEMO

2021· article· en· W3150248899 sur OpenAlexaboutno aff
P. Vincenzi, P. Agostinetti, J.F. Artaud, T. Bolzonella, T. Kurki-Suonio, M. Mattei, M. Vallar, J. Varje

Notice bibliographique

RevuePlasma Physics and Controlled Fusion · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 Euratom
Mots-clésMaterials scienceBeam (structure)Nuclear engineeringNeutral beam injectionNuclear physicsPhysicsPlasmaTokamakOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Neutral beam injection (NBI) is one of the auxiliary power systems considered for the EU DEMO pulsed plasma (‘DEMO1’). In this paper, we discuss the characteristics of optimized NBI in terms of the DEMO1 requirements, relating physics and engineering contexts in a novel parameter range compared to current NBI systems and in a larger plasma volume than ITER. Different injection options are investigated to account for various concepts discussed in the literature. The investigation is carried out using a wide range of sensitivity studies by means of the METIS 0.5D transport code and ASCOT Monte Carlo simulations of injected neutral-beam particles. This investigation has generated a series of recommendations for the NBI design, contributing to the system optimization process. We show how tangential injection aimed at the plasma core, with an energy ≳ 800 keV, is recommended to maintain high fusion power performance and fulfill the requirements for bulk heating. Compliance with engineering constraints on the NBI design, e.g., the least interference with breeding blanket modules or compatibility with solutions for the beamline components, imposes some restrictions when discussing the beam geometry. The minimum density at which an NBI can be safely operated without harmful shine-through losses is investigated for different injection energies and compared to the ITER case. The NBI operational window for DEMO is shown to be significantly extended to transient, low-density phases, also highlighting the importance of NBI systems designed for modular energy and power output. NBI can therefore sustain the plasma during a considerable portion of the transient phases, i.e., the current ramp-up and ramp-down phases. The final decision on the DEMO heating mix will be made on the basis of system operability and performance: the optimized NBI is shown to be a suitable and effective option for the EU DEMO inductive scenario.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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