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Enregistrement W909797758

IMPROVED MODELLING OF NEUTRALS AND CONSEQUENCES FOR THE DIVERTOR PERFORMANCE IN ITER

2005· article· en· W909797758 sur OpenAlexaff
A. Kukushkin, H.D. Pacher, V. Kotov, D. Reiter, D. Coster, G.W. Pacher

Notice bibliographique

RevueJuSER (Forschungszentrum Jülich) · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensHydro-QuébecInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDivertorAtomic physicsNeutral particlePlasmaMonte Carlo methodHeliumFusion powerIonChemistryPhysicsNuclear physicsTokamak
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In B2-EIRENE modelling of ITER, the usual, linear Monte-Carlo modelling of neutral transport is inadequate, since the large dimensions and high neutral density make the neutrals in the PFR collisional, providing bulk particle scattering, an effect which is important when removal of the dome is examined. We have developed and implemented [1] a non-linear Monte-Carlo model, including neutral-neutral and molecule-ion collisions, which renders possible for the first time meaningful comparisons among divertor geometries, including those without dome. Relative to the model introduced in [1], we have now introduced collisions of carbon atoms with other neutrals. The plasma consists of D, He, and C ions, whose energy and particle transport are described by constant cross-field diffusivities D = 0.3 m 2 s 1 and ! = 1 m 2 s 1 . For neutrals (D, He, and C atoms and D 2 molecules) a constant albedo A at the divertor bottom represents pumping. All the surfaces are covered by carbon. The power input from the core P in and the gas puffing are varied to explore the parameter space in P in and neutral pressure in the private flux region (PFR), p DT . The dome affects the compression of neutrals in the PFR to facilitate helium exhaust, reduces the neutral influx to the core plasma near the X-point, and provides neutron shielding (not treated here). Using the full model, we ha ve re-examined aspects of the dome design (transparency, [2]) and compared the plasma parameters with and without dome.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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