Atomic collisional data for neutral beam modeling in fusion plasmas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The injection of energetic neutral particles into the plasma of magnetic confinement fusion reactors is a widely-accepted method for heating such plasmas; various types of neutral beam are also used for diagnostic purposes. Accurate atomic data are required to properly model beam penetration into the plasma and to interpret photoemission spectra from both the beam particles themselves (e.g. beam emission spectroscopy) and from plasma impurities with which they interact (e.g. charge exchange recombination spectroscopy). This paper reviews and compares theoretical methods for calculating ionization, excitation and charge exchange cross sections applied to several important processes relevant to neutral hydrogen beams, including H + Be 4+ and H + H + . In particular, a new cross section for the proton-impact ionization of H (1s) is recommended which is significantly larger than that previously accepted at fusion-relevant energies. Coefficients for an empirical fit function to this cross section and to that of the first excited states of H are provided and uncertainties estimated. The propagation of uncertainties in this cross section in modeling codes under JET-like conditions has been studied and the newly-recommended values determined to have a significant effect on the predicted beam attenuation. In addition to accurate calculations of collisional atomic data, the use of these data in codes modeling beam penetration and photoemission for fusion-relevant plasma density and temperature profiles is discussed. In particular, the discrepancies in the modeling of impurities are reported. The present paper originates from a Coordinated Research Project (CRP) on the topic of fundamental atomic data for neutral beam modeling that the International Atomic Energy Agency (IAEA) ran from 2017 to 2022; this project brought together ten research groups in the fields of fusion plasma modeling and collisional cross section calculations. Data calculated during the CRP is summarized in an appendix and is available online in the IAEA’s atomic database, CollisionDB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».