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Enregistrement W4220771035 · doi:10.1103/physrevaccelbeams.25.041001

Dust-induced beam losses in the cryogenic arcs of the CERN Large Hadron Collider

2022· article· en· W4220771035 sur OpenAlexaff
Anton Lechner, Philippe Belanger, I. Efthymiopoulos, Laura Grob, Björn Hans Filip Lindström, R. Schmidt, Daniel Wollmann

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Accelerators and Beams · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLarge Hadron ColliderBeam (structure)PhysicsNuclear physicsProtonEvent (particle physics)CollisionHadronAstrophysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction of dust particles with the LHC proton beams accounts for a major fraction of irregular beam loss events observed in LHC physics operation. The events cease after a few beam revolutions because of the expulsion of dust particles from the beam once they become ionized in the transverse beam tails. Despite the transient nature of these events, the resulting beam losses can trigger beam aborts or provoke quenches of superconducting magnets. In this paper, we study the characteristics of beam-dust particle interactions in the cryogenic arcs by reconstructing key observables like nuclear collision rates, loss durations and integral losses per event. The study is based on events recorded during 6.5 TeVoperation with stored beam intensities of up to 3 10 14 protons per beam. We show that inelastic collision rates can reach almost 10 12 collisions per second, resulting in a loss of up to 1.6 10 8 protons per event. We demonstrate that the experimental distributions and their dependence on beam parameters can be described quantitatively by a previously developed simulation model if dust particles are assumed to be attracted by the beam. The latter finding is consistent with recent time profile studies and yields further evidence that dust particles carry a negative charge when entering the beam. We also develop different hypotheses regarding the absence of higher-loss events in the measurements, although such events are theoretically not excluded by the simulation model. The results provide grounds for predicting dust-induced beam losses in the presence of higher-intensity beams in future runs of the High-Luminosity LHC.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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