Development of double-foil soft X-ray array imaging (DSXAI) diagnostic on HL-2A tokamak
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A 100-channel double-foil soft X-ray array imaging (DSXAI) diagnostic system has been developed for the HL-2A tokamak to obtain tomographic bremsstrahlung emissivity and electron temperature (T e). This system employs a double-foil technique to determine T e by comparing the soft X-ray (SXR) emissivities from the same plasma location through two beryllium (Be) foils of differing thickness. The DSXAI system comprises five photocameras mounted at two different poloidal cross-sections, separated toroidally by 15°, allowing for three distinct poloidal viewing angles. Each photocamera features 20 channels, offering a temporal resolution of approximately 4 μs and a spatial resolution of about 8 cm, with no channel overlap. Each photocamera contains two identical optical systems, each defined by an aperture slit and a photodiode array. The double-foil configuration is realized by placing these two optical systems, each with a different Be foil, in close proximity. Initial experimental results demonstrate that the DSXAI diagnostic system performs well, successfully reconstructing 2-dimensional (2D) tomographic SXR emissivity and T e on the HL-2A tokamak. This study provides valuable insights for the future implementation of similar diagnostic systems on fusion reactors like ITER.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».