Achieving ultra-low and -uniform residual magnetic fields in a very large magnetically shielded room for fundamental physics experiments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-precision searches for an electric dipole moment of the neutron (nEDM) require stable and uniform magnetic field environments. We present the recent achievements of degaussing and equilibrating the magnetically shielded room (MSR) for the n2EDM experiment at the Paul Scherrer Institute. We present the final degaussing configuration that will be used for n2EDM after numerous studies. The optimized procedure results in a residual magnetic field that has been reduced by a factor of two. The ultra-low field is achieved with the full magnetic-field-coil system, and a large vacuum vessel installed, both in the MSR. In the inner volume of $$\sim 1.4~\hbox {m}^3$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mo>∼</mml:mo> <mml:mn>1.4</mml:mn> <mml:mspace/> <mml:msup> <mml:mtext>m</mml:mtext> <mml:mn>3</mml:mn> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> , the field is now more uniform and below 300 pT. In addition, the procedure is faster and dissipates less heat into the magnetic environment, which in turn, reduces its thermal relaxation time from $$12~\text {h}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mn>12</mml:mn> <mml:mspace/> <mml:mtext>h</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> down to $$1.5~\text {h}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mn>1.5</mml:mn> <mml:mspace/> <mml:mtext>h</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> .
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».