Data-driven modelling and control of plasma current profile and kinetic parameters in advanced tokamak scenarios
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse étudie la modélisation basée sur les données et le contrôle du profil de courant du plasma et des paramètres cinétiques dans des scénarios de tokamak avancés. L'approche de modélisation non linéaire basée sur les données est, pour la première fois, proposée dans cette thèse pour incorporer la dynamique non linéaire dans les plasmas tokamak avancés, par exemple, l'interaction onde-plasma et les effets bootstrap. Avec les modèles linéaires basés sur les données, un certain nombre d'approches de contrôle avancées sont explorées, le contrôle mathcal {H}_infty , le contrôle linéaire-quadratique-intégral, le contrôle du modèle interne et le contrôle prédictif du modèle. Des expériences et des simulations numériques ont été réalisées pour valider l'efficacité des approches de contrôle alternatives. Pour élargir la région de contrôle, des approches de contrôle adaptatif sont proposées, y compris un contrôle de recherche d'extrémum sans modèle et un contrôle adaptatif de référence de modèle. Ces nouveaux algorithmes de contrôle ont été implémentés et évalués via des simulations METIS non linéaires en boucle fermée sur les tokamaks EAST et ITER.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".