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Enregistrement W3190305745 · doi:10.1109/tns.2021.3097702

LLRF Controller for High Current Cyclotron-Based BNCT System

2021· article· en· W3190305745 sur OpenAlexaff
Xiaoliang Fu, Zhiguo Yin, K. Fong, Tianjue Zhang, Junyi Wei, Bin Ji, Fengping Guan, Xiaotong Lu, Yang Wang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nuclear Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCyclotronAmplifierField-programmable gate arrayPhysicsController (irrigation)Control systemBeam (structure)Computer scienceElectrical engineeringEngineeringComputer hardwareNuclear physicsOpticsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

China Institute of Atomic Energy (CIAE) is constructing a high current cyclotron-based boron neutron capture therapy (BNCT) system. The designed proton beam intensity of this cyclotron is 1 mA. The RF system of the cyclotron consists of two separate cavities, two 20-kW amplifiers, a 300-W amplifier for the buncher, and one low-level radio frequency (LLRF) system. The LLRF system controls the amplitudes and phases of the two independent cavities and the buncher. The previous analog–digital hybrid LLRF system in CIAE was designed for low beam loading applications. As during the beam commissioning and machine operation, the RF system requires a more powerful, flexible, and reliable real-time LLRF system, the LLRF group decides to design a new LLRF system for this application. At TRIUMF, a digital LLRF system was developed for the prebuncher of the ARIEL project. This state-of-the-art design is extended and utilized for the BNCT LLRF system. In which, the amplitude and phase of the two separate Dees, as well as the buncher for beam injection, will be regulated by a single field-programmable gate array (FPGA). For such a demanding control task, the design shows a promising future, both from real-time response and flexibility points of view. The design ideas, technology features, system structure, hardware and software development, and the desktop test will be presented.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,477

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 enseignants0,215 · 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'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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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