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Enregistrement W7019879213

Integrated modelling of the ramp-up phase of JT-60SA baseline and hybrid scenarios in view of operations

2024· article· en· W7019879213 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIRIS Research product catalog (Sapienza University of Rome) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuratom Research and Training ProgrammeEuropean CommissionEUROfusion
Mots-clésPhase (matter)Work (physics)Stability (learning theory)Power (physics)Key (lock)Noise (video)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The JT-60SA superconducting tokamak, built and operated jointly by Europe and Japan, achieved its first plasma in October 2023. This will be the largest magnetically confined fusion experiment in the world for the coming years, before the start of ITER operations, supporting the exploitation of ITER and the investigation of key physics and engineering issues for future demonstration power plants [1, 2]. The parameters of the scenarios that will be studied by JT-60SA, reported in [1, p. 10], have been determined with the help of the equilibrium code ACCOME, then checked and improved with 0.5-D simulations using the METIS code [3] and finally confirmed by means of more sophisticated 1.5-D transport codes [4]. The ramp-up phase of the advanced inductive (hybrid) scenario has also been modelled with the JINTRAC [5] suite of codes, confirming the results of METIS [6], and with the CRONOS code [7]. However, the scenarios that will be developed in the next operational phase (OP2), expected to start in ~2026, will be limited by the heating and current drive availability of the machine, as well as by the heat handling capability of the first lower divertor, and will therefore differ from the target scenarios. Consequently, a great effort is being devoted to the initial development of integrated scenarios, including transport predictions, MHD stability and control, in order to maximise the scientific outcome of the Initial Research Phase within the capabilities of the machine. This work shows the results of the predictive integrated modelling of the baseline and hybrid scenarios in view of OP2, whose global parameters are reported in Table 1. The scenarios reported here are meant as a starting point for future optimizations and a first step for approaching their maximum parameters

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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