Refueling of field-reversed configuration core via axial plasmoids injection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study successfully developed a refueling technique for a field-reversed configuration (FRC) via axial plasmoid injection and demonstrated it on the FAT-CM device at Nihon University. The target FRC is generated using the collisional-merging formation technique combined with conical theta-pinch formation. Plasmoids with an FRC-like configuration are coaxially injected from both ends of the FAT-CM device toward the preexisting target FRC. Postinjection, the system achieves equilibrium, resulting in increases by factors of 1.8 and 2.4 in the total inventory and plasma energy, respectively, compared to cases without injection. This method effectively accomplishes FRC refueling while preserving the intrinsic characteristics of a simply connected, axisymmetric configuration and a high beta value approaching unity. Therefore, this approach offers potential for repetitive refueling in the reactor stage having a FRC plasma core. Experimental outcomes are compared with magnetohydrodynamic simulation results. In the collisional merging process, the characteristics of the pre-collision plasmoids, such as the strong toroidal rotation and coherent FRC-like magnetic field structures of the FRC, are not preserved. Experimental environments have been constructed to investigate such unique properties of the resulting FRCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».