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Enregistrement W7042069225

Particle-in-Cell Simulations of Plasmas and Anomalous Transport on Advanced Research Computing Systems

2023· dissertation· en· W7042069225 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmaNonlinear systemTurbulenceKinetic energyElectric fieldWaves in plasmasGyrokineticsScaling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dense plasmas are commonly used in lighting sources, plasma arcs for welding and cutting, and for medicine applications. Low density and high-temperature plasmas, with combinations of electric and magnetic fields for confinement and particle acceleration, have applications in material deposition, space propulsion, and fusion reactors. Plasma dynamics is influenced by both electron and ion thermal motion and electromagnetic interactions. This leads to collective and complex behaviors which develop nonlinearly in time and include many kinetic phenomena like wave-particle trapping, and nonlinear turbulent wave structures. These turbulent structures tend to modify the plasma's electric conductivity and energy transport. Characterizing these turbulent behaviors and determining the transport properties remain active research areas. Electric conductivity, for example, exceeds classical values by many orders of magnitude. Simulations studying these plasmas require fully nonlinear kinetic techniques. This thesis explores the application of advanced research computing (ARC) simulations of plasmas relevant to plasma processing technologies and plasma propulsion using the kinetic Particle-In-Cell (PIC) method. The aim of the thesis is to both characterize the performance of specific numerical simulation tools such as Electrostatic Direct Implicit Particle-In-Cell (EDIPIC) plasma simulation code within the environment of ARC clusters such as those of the Digital Research Alliance of Canada (formerly Compute Canada) and investigate the characteristics of the highly turbulent and nonlinear plasma state expected in a particular type of $\boldsymbol{E} \times \boldsymbol{B}$ plasma devices. The thesis provides general discussion of fundamental plasma properties, the $\boldsymbol{E} \times \boldsymbol{B}$ Hall thruster device, and kinetic PIC simulation technique. We review the compute time and dataset scaling of parallel simulation codes, propose a method of selecting the optimal number of cores for a simulation run, and perform a full scaling analysis on EDIPIC. The optimal core calculation is shown to be valid using EDIPIC's scaling analysis results. Using EDIPIC, the electron cyclotron drift instability and associated anomalous electron transport in Hall thrusters has been investigated. We find that electron transport varies directly with the applied $\boldsymbol{E}$ demonstrating constant anomalous mobility. We also find that the dominant wavelength remains at the cyclotron resonance as $\boldsymbol{E}$ and $\boldsymbol{B}$ is varied confirming the cyclotron nature of the instability. The results of our EDIPIC simulations are described in a comparative study comparing several PIC and Vlasov codes, with the goal of clarifying the level and the role of numerical and statistical noise in kinetic plasma simulations. We demonstrate that the noise in the initial macroparticle distribution contributes significantly to the performance of PIC simulations. We find a reduction in initial noise improves accuracy, but, counter-intuitively, increases simulation noise. We also demonstrate that Vlasov codes maintained accuracy while having a noise performance magnitudes better than that of the PIC codes.

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)0,002
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations0
Publié2023
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