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Enregistrement W4413097060 · doi:10.1088/1361-6587/adf0f5

Effect of CT fuel deposition on the plasma density profile in the HL-3 tokamak

2025· article· en· W4413097060 sur OpenAlexaff
Qilong Dong, Tao Lan, C. Xiao, Chen Chen, Jie Zhang, Yongkang Zhou, Adil Yolbarsop, Lei Xue, Jie Wu, Ting Long, L. Nie, Chunliu Zhao, Pengcheng Lu, Tianxiong Wang, Peng Deng, Xingkang Wang, Zeqi Bai, Yuhua Huang, Xiaohui Wen, Hai Wang, Wenzhe Mao, Chu Zhou, A. D. Liu, Zhengwei Wu, Z.B. Shi, Wei Chen, W.L. Zhong, Min Xu, Xuru Duan, Jinlin Xie, Weixing Ding, Wandong Liu, G. Zhuang

Notice bibliographique

RevuePlasma Physics and Controlled Fusion · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTokamakSpherical tokamakPlasmaPenetration (warfare)Materials scienceFusionDeposition (geology)Penetration depthNuclear engineeringComputational physicsMechanicsPhysicsNuclear physicsOpticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Direct fuelling of the core region of a tokamak by compact torus (CT) injection plays a crucial role for fuelling and burning efficiency in a fusion reactor. However, the penetration and deposition processes of CT in fusion devices involve complex physical mechanisms. The objective of this study is to investigate the dynamic behavior of CT in a tokamak and assess the impact of fuel particle deposition on the bulk plasma parameters profiles, based on fundamental physical mechanisms and actual injection scenarios. This article reports a study which, for the first time, investigates (a) the penetration of a CT in a tokamak with the realistic peaked temperature and density profiles, (b) the influence of magnetic tension force on the CT trajectory and penetration parameters is evaluated, and (c) the effect of CT particle deposition on the tokamak density profile assuming that CT deposits its particles at a constant time rate without changing other CT parameters. A new dynamic model is proposed here to describe the penetration mechanism of CT in fusion devices. This model combines elements of the conducting sphere (CS) model and the nonslipping sphere (NS) model, while also accounting for realistic injection scenarios. The simulations use the HL-3 tokamak configuration as an example, assuming tangential CT injection on the mid-plane. By comparing the CT penetration depth estimated from the new dynamic model with that from the original model, a radial penetration difference of 0.23 m is observed, which corresponds to 35% of the HL-3 tokamak’ s small radius of 0.65 m. Furthermore, the effect of the profiles of the tokamak plasma parameters and CT fuel particle deposition is discussed. The reduced MHD drag force in the outer region with lower temperature and density facilitates CT penetration, while the loss of CT particles and thus the directional CT momentum along the injection direction hinders CT penetration. In a particular set of assumptions, CT penetration depth decreases by 31% when considering the deposition of CT particles compared to the case when the particle deposition is not considered. Finally, the analyses and simulations reveal that CT injection preferentially modifies tokamak density profile at the deepest CT penetration location in the central region.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,236
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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