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Enregistrement W4408053283 · doi:10.1088/1741-4326/adb8fb

Thermal energy confinement time of spherical tokamak plasmas in PI3

2025· article· en· W4408053283 sur OpenAlexaff
A. Tancetti, C. Ribeiro, Stephen Howard, Simon Coop, Colin P. McNally, M. W. Reynolds, П.П. Холодов, F. G. Braglia, Ryan Zindler, Carolyn A. MacDonald, Edward Love, Patrick Carle, X. Feng, A. Rohollahi, K. Leci, David Plant, Carl Dunlea, R.S. Ivanov, Alex Mossman

Notice bibliographique

RevueNuclear Fusion · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensGeneral Fusion (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpherical tokamakTokamakPlasmaThermalMagnetic confinement fusionPlasma confinementEnergy (signal processing)PhysicsMaterials scienceAtomic physicsNuclear engineeringNuclear physicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Plasma Injector 3 (PI3) experiment at general fusion has been constructed to demonstrate the ability to form plasma targets suitable for compression in a Magnetized Target Fusion machine. To achieve compressive heating to fusion conditions, the target plasmas should have an energy confinement time sufficiently in excess of the compression time. In this work we present a methodology for calculating this timescale and present results for a large set of discharges. Characterization of the plasma current profiles reveals trends and groupings determined by machine settings. The largest energy confinement times have been obtained for discharges with a broad plasma current profile, fresh lithium coating on the device walls, and a near constant toroidal field. We find that PI3 plasmas at 5 ms into the discharge can have thermal confinement times in excess of 10 ms . These meter-scale plasma can thus achieve significant heating if compressed on a timescale of milliseconds.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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