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Enregistrement W4408871699 · doi:10.1063/5.0227040

Drift-kinetic PIC simulations of plasma flow and energy transport in the magnetic mirror configuration

2025· article· en· W4408871699 sur OpenAlexafffund
M. Tyushev, A. I. Smolyakov, ALEX J. SABO, R. E. Groenewald, A. Nečas, P. N. Yushmanov

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsKinetic energyPlasmaMagnetic mirrorEnergy transportFlow (mathematics)Atomic physicsPlasma instabilityEnergy flowMagnetic fieldEnergy (signal processing)Computational physicsMechanicsNuclear physicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasma flow and acceleration in a magnetic mirror configuration are studied using a drift-kinetic particles-in-cell model in the paraxial approximation, with an emphasis on finite temperature effects and energy transport. Energy conversion between electrons and ions, overall energy balance, and axial energy losses are investigated. The simulations of plasma flow, acceleration, and energy transport in the magnetic mirror are extended into the high-density regimes with implicit particle-in-cell simulations. It is shown that profiles of the anisotropic ion temperatures and heat fluxes obtained with the full drift-kinetic model compare favorably with the results of a fluid model, which includes collisionless ion heat fluxes beyond the two-pressure adiabatic equations. The effects of collisions on trapped electrons and the resulting impacts on electron temperature and electric field profiles are investigated using a model collision operator.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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