MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017163541
■00520250211152722
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798383595459
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31489752
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a530
■1001  ▼aSwee,  Colin  K.
■24510▼aImpurity  Transport  Study  Using  High-n  Rydberg  Spectroscopy  at  W7-X
■260    ▼a[Sl]▼bThe  University  of  Wisconsin  -  Madison▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a162  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Geiger,  Benedikt.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  University  of  Wisconsin  -  Madison,  2024.
■520    ▼aImpurities  will  play  a  significant  role  in  the  plasma  environments  found  inside  fusion  reactors.  For  example,  accumulation  of  light  impurities  such  as  helium  ash  from  fusion  reactions  can  dilute  the  fuel  mixture  and  reduce  overall  fusion  rates.  In  the  case  of  highly  ionized  heavy  impurities,  inner  shell  electrons  undergo  strong  line  transitions  which  radiate  away  the  thermal  plasma  energy.  To  avoid  such  scenarios,  a  detailed  understanding  of  impurity  transport  in  fusion  plasma  is  necessary.  This  dissertation  describes  novel  work  done  on  the  W7-X  stellarator  to  both  measure  impurity  radiation  and  model  impurity  transport.At  W7-X,  a  new  charge  exchange  recombination  spectroscopy  (CXRS)  diagnostic  is  used  to  measure  heavy  impurities  injected  using  the  laser  blow  off  (LBO)  method.  This  system  was  designed  with  improved  photon  throughput  and  speed  compared  to  the  existing  CXRS  system  at  W7-X  and  installed  for  the  most  recent  experimental  campaign  (OP  2.1).  To  analyze  the  CXRS  measurements,  a  novel  approach  has  been  developed  for  the  determination  of  impurity  densities  based  on  the  observation  of  visible  wavelength,  high-n  Rydberg-like  transitions  of  highly  ionized  heavy  impurities.  These  emissions  provide  several  benefits  including  simple  line  identification  and  a  lack  of  passive  emission  components.The  diagnostic  measurements  are  forward  modeled  using  a  python  framework  consisting  of  the  pySTRAHL  impurity  transport  code  and  the  Monte  Carlo  neutral  simulation  code  known  as  pyFIDASIM.  By  using  Bayesian  inference  to  match  the  modeled  signals  to  experimental  measurements,  impurity  diffusion  and  convection  velocities  can  be  determined.  Additionally,  an  integrated  data  analysis  framework  has  been  developed  to  self  consistently  model  multiple  complementary  impurity  diagnostics.  By  evaluating  the  inference  uncertainty  for  the  impurity  transport  when  considering  different  combinations  of  diagnostics,  a  better  understanding  of  the  importance  of  each  measurement  is  developed.  Finally,  the  inferred  impurity  transport  is  found  to  be  in  qualitative  agreement  with  theoretical  calculations  of  turbulent  impurity  transport  indicating  pinch  contributions  to  the  total  flux.  The  presented  techniques  are  now  readily  available  and  can  be  applied  to  upcoming  experimental  campaigns.
■590    ▼aSchool  code:  0262.
■650  4▼aPlasma  physics
■650  4▼aNuclear  physics
■650  4▼aNuclear  engineering
■653    ▼aBayesian  inference
■653    ▼aCharge  exchange  recombination  spectroscopy
■653    ▼aFusion  reactors
■653    ▼aImpurities
■653    ▼aPlasma
■690    ▼a0759
■690    ▼a0552
■690    ▼a0756
■71020▼aThe  University  of  Wisconsin  -  Madison▼bNuclear  Engineering  &  Engineering  Physics.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-02B.
■790    ▼a0262
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17163541▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서