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Enregistrement W4210646091 · doi:10.1088/2058-6272/ac4e75

Development of a compact torus injection system for the Keda Torus eXperiment

2022· article· en· W4210646091 sur OpenAlexaff
Chen CHEN, Tao Lan, C. Xiao, G. Zhuang, Defeng Kong, Shoubiao Zhang, Sen Zhang, Weixing Ding, Zhengwei Wu, Wenzhe Mao, Jie Wu, Hangqi Xu, Jiaren Wu, Yiming Zu, Dong Zhang, Zian Wei, Xiaohui Wen, Chu Zhou, A. D. Liu, Jinlin Xie, Hong Li, Wandong Liu

Notice bibliographique

RevuePlasma Science and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Magnetic Confinement Fusion Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTorusPhysicsPlasmaAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceComputational physicsChemistryGeometryNuclear physicsMathematicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A compact torus injection system, KTX-CTI, has been developed for the planned injection experiments on the Keda Torus eXperiment (KTX) reversed field pinch (RFP) device to investigate the physics and engineering issues associated with interaction between a compact torus (CT) and RFP. The key interests include fueling directly into the reactor center, confinement improvement, and the injection of momentum and helicity into the RFP discharges. The CT velocity and mass have been measured using a multichannel optical fiber interferometer, and for the first time the time evolution of the CT density profile during CT propagation is obtained. The effects of discharge parameters on the number of injected particles, CT velocity and CT density have been characterized: the maximum hydrogen CT plasma mass, m CT , is 50 μg, corresponding to 30% of the mass in a typical KTX plasma; the CT velocity exceeds 120 km s−1. It is observed for the first time that multiple CTs can be produced and emitted during a very short period (<100 μs) in one discharge, which is significant for the future study of repetitive CT injection, even with an ultra-high frequency.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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