Boundary plasma studies for a spherical tokamak with lithium walls
Notice bibliographique
Résumé
Boundary plasma and plasma-material interactions are investigated for magnetised target fusion (MTF) applications. The General Fusion magnetised target fusion technology uses coaxial helicity injection (CHI) start-up which forms a spherical tokamak in a cavity with liquid lithium walls that will subsequently be compressed to fusion conditions Laberge, J. Fusion Energy (2019) The Plasma Injector 3 (PI3) experiment at General Fusion is a non-compressing experiment with solid lithium walls that studies the formation and quasi-steady state operation of a CHI spherical tokamak Carbajal et al. (2023). An explorative study is carried out for wall-limited versus diverted configurations for PI3 using the fluid edge transport code UEDGE. Experimental edge temperature and density profiles from triple Langmuir probes are used to establish realistic temperature and density profiles in UEDGE Rognlien et al. (1992) by adjusting the transport coefficients. In UEDGE, we model the wall-limited plasma via a thin limiter with various insertion depths. It is found that limiter depth and location are key parameters in determining radial profiles and sputtered lithium behaviour. Furthermore, it is found that the total sputtering of the limiter is significantly lower than the sputtering of the wall in some of the limiter configurations studied. Lithium ions and neutral behaviour are compared between limited and diverted configurations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».