A next-generation RF linac as proton driver for CANS
Notice bibliographique
Résumé
The use of neutrons is established since decades and essential for industry, medicine, life sciences, and research. Classical neutron sources are mainly neutron generators, with low neutron flux, or research reactors and spallation sources, which are large and cost intensive installations. A cost efficient, effective, and compact neutron source could bridge the gap existing and offer potential users either a dedicated standalone version for high demands of a single application or a full variable user facility. Such a compact accelerator-driven neutron source based on a radio frequency linear accelerator (linac) accelerating 10–20 mA of proton current to energies between 8 and10 MeV can deliver neutron fluxes between 1e9 and 1e13 n/cm 2 /s. A concept for a reliable proton linear accelerator using a combination of high duty cycle H-mode cavities that can be cooled well and 4-rod radio frequency quadrupoles suitable for cw operation presents a cost efficient, reliable, and well-proven linac design for such applications. The neutron target is based on diffusion bonded beryllium as the most suitable choice to be operated for such a neutron source. The linac will have about 15 m in total length including the target station and can be installed and operated for reasonable costs. We will present the current status of such an accelerator-based neutron source and potential perspectives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».