Amorphization and siliconization of silicon carbide as a first wall material
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The understanding and prediction of silicon carbide (SiC) material evolution exposed to SOL plasma conditions is of prime interest because SiC represents a promising main chamber wall plasma-facing material for next-step fusion devices (low hydrogenic diffusion, good mechanical and thermal properties under neutron irradiation). Gross and net Si erosion rates from SiC surfaces in contact with a well-diagnosed L-mode plasma in the DIII-D tokamak have been simulated and the surface concentrations of impurities have been tracked as a function of time. Coupled simulation of surface model and impurity transport demonstrates amorphization of crystalline SiC exposed to L-mode plasma due to the accumulation of displacement damages under ion irradiation. This affects the lifetime of SiC plasma facing components. Surface evolution is tightly coupled to impurity transport in the plasma and therefore needs to be integrated with impurity transport simulations to effectively predict Si erosion rates and sub-surface concentrations as a function of time. The simulation workflow couples a semi-analytical surface model to the impurity transport code GITR. The surface model is a homogeneous mixed-material model that tracks physical & chemical sputtering and reflection of impurities. Gross erosion is primarily influenced by the background plasma parameters and redeposition patterns are mainly influenced by the prompt redeposition due to the gyro-orbits of impurity ions. Although crystalline form of SiC is preferable for fusion wall applications because of resistance to neutron irradiation, this work indicates that crystalline SiC will undergo amorphization under D plasma contact with implications of higher sputtering and fuel retention. These results direct us to explore the effects of amorphization on crystalline SiC and further the physics basis of SiC usage as first wall material for fusion environments.
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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) | 0,002 | 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 ».