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Enregistrement W4213171831 · doi:10.1088/1361-6587/ac55f8

Developing solid-surface plasma facing components for pilot plants and reactors with replenishable wall claddings and continuous surface conditioning. Part B: required research in present tokamaks

2022· article· en· W4213171831 sur OpenAlexaff
P.C. Stangeby, E.A. Unterberg, Jim Davis, T. Abrams, A. Bortolon, I. Bykov, David Donovan, Heng Guo, Robert Kolasinski, A.W. Leonard, J.H. Nichols, G. Sinclair, D.L. Rudakov, D. M. Thomas, J.G. Watkins

Notice bibliographique

RevuePlasma Physics and Controlled Fusion · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFusion materials and technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOak Ridge National Laboratory
Mots-clésTokamakNuclear engineeringMaterials sciencePlasmaDuty cycleCeramicNuclear physicsPhysicsComposite materialThermodynamicsEngineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The companion part A paper (Stangeby et al 2022) reports a number of independent estimates indicating that high-duty-cycle DT tokamaks starting with pilot plants will likely experience rates of net erosion and deposition of solid PFC, plasma facing component, material in the range of 103 to 104 kg yr−1, regardless of the material used. The subsequent redeposition of such large quantities of material has the potential for major interference with tokamak operation. Similar levels and issues will be involved if ∼continuous low-Z powder dropping is used for surface conditioning of DT tokamaks, independent of the material used for the PFC armor. In Stangeby et al (2022) (part A) it is proposed that for high-duty-cycle DT tokamaks, non-metallic low-Z refractory materials such as ceramics (graphite, SiC, etc) used as in situ replenishable, relatively thin—of order mm—claddings on a substrate which is resistant to neutron damage could provide a potential solution for protecting the main walls, while reducing the risk of degrading the confined plasma. Assessment of whether such an approach is viable will require information, much of which is not available today. Section 6 of part A identifies a partial list of major physics questions that will need to be answered in order to make an informed assessment. This part B report describes R&D needed to be done in present tokamaks in order to answer many of these questions. Most of the required R&D is to establish better understanding of low-Z slag generation and to identify means to safely manage it. Powder droppers provide a unique opportunity to carry out controlled studies on the management of low-Z slag in current tokamaks, independent of whether their protection tiles use low-Z or high-Z material.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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