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Enregistrement W4378840412 · doi:10.1088/1748-0221/18/05/t05008

High-power Fixed-Field Accelerators

2023· article· en· W4378840412 sur OpenAlexaff
Daniel Winklehner, Andreas Adelmann, J. Alonso, L. Calabretta, H. Okuno, Thomas Planche, Malek Haj Tahar

Notice bibliographique

RevueJournal of Instrumentation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField (mathematics)Computer scienceParticle acceleratorPower (physics)Aerospace engineeringSystems engineeringPhysicsBeam (structure)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report the state of the field of High-Power Fixed-Field Accelerators (with an emphasis on cyclotrons) as discussed by international experts during a three-day workshop of the same name in 2021. The workshop was part of the Snowmass'21 Community Planning Exercise. Here, we take stock of the world inventory of high-power fixed-field accelerators, assess available beam currents and beam powers, and investigate limitations. Furthermore, we evaluate the role of these machines in particle physics, directly used or as injectors to other machines, and in industry, as drivers for (medical) isotope production and, potentially, for accelerator-driven systems and sub-critical reactors. Finally, we discuss novel concepts and cutting-edge developments to push the available current higher at several energy scales, thereby increasing relative power. Highlights include new spiral inflector types, direct RFQ injection, H2 + acceleration, utilizing vortex motion, and self-extraction schemes. We also discuss modern computational frameworks to optimize accelerators more efficiently, and better describe the relevant physical processes in simulations.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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