The JOREK non-linear extended MHD code and applications to large-scale instabilities and their control in magnetically confined fusion plasmas

Autor: Hoelzl, M, Huijsmans, GTA, Pamela, SJP, Becoulet, M, Nardon, E, Artola, FJ, Nkonga, B, Atanasiu, CV, Bandaru, V, Bhole, A, Bonfiglio, D, Cathey, A, Czarny, O, Dvornova, A, Feher, T, Fil, A, Franck, E, Futatani, S, Gruca, M, Guillard, H, Haverkort, JW, Holod, I, Hu, D, Kim, SK, Korving, SQ, Kos, L, Krebs, I, Kripner, L, Latu, G, Liu, F, Merkel, P, Meshcheriakov, D, Mitterauer, V, Mochalskyy, S, Morales, JA, Nies, R, Nikulsin, N, Orain, F, Pratt, J, Ramasamy, R, Ramet, P, Reux, C, Särkimäki, K, Schwarz, N, Verma, P Singh, Smith, SF, Sommariva, C, Strumberger, E, vanVugt, DC, Verbeek, M, Westerhof, E, Wieschollek, F, Zielinski, J

JOREK is a massively parallel fully implicit non-linear extended MHD code for realistic tokamak X-point plasmas. It has become a widely used versatile code for studying large-scale plasma instabilities and their control developed in an international

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Disruption prediction with artificial intelligence techniques in tokamak plasmas

Autor: Vega, J., Murari, A., Dormido-Canto, S., Rattá, G. A., Gelfusa, M., Mailloux, J., Abid, N., Abraham, K., Abreu, P., Adabonyan, O., Adrich, P., Afanasev, V., Afzal, M., Ahlgren, T., Aho-Mantila, L., Aiba, N., Airila, M., Akhtar, M., Albanese, R., Alderson-Martin, M., Alegre, D., Aleiferis, S., Aleksa, A., Alekseev, A. G., Alessi, E., Aleynikov, P., Algualcil, J., Ali, M., Allinson, M., Alper, B., Alves, E., Ambrosino, G., Ambrosino, R., Amosov, V., Andersson Sundén, E., Andrew, P., Angelini, B. M., Angioni, C., Antoniou, I., Appel, L. C., Appelbee, C., Aria, S., Ariola, M., Artaserse, G., Arter, W., Artigues, V., Asakura, N., Ash, A., Ashikawa, N., Aslanyan, V., Astrain, M., Asztalos, O., Auld, D., Auriemma, F., Austin, Y., Avotina, L., Aymerich, E., Baciero, A., Bairaktaris, F., Balbin, J., Balbinot, L., Balboa, I., Balden, M., Balshaw, C., Balshaw, N., Bandaru, V. K., Banks, J., Baranov, Yu. 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Publikováno v: Nature Physics
Vega, J, Murari, A, Dormido-Canto, S, Rattá, G A, Gelfusa, M, Aho-Mantila, L, Hakola, A, Kaltiaisenaho, T, Kirjasuo, A, Lahtinen, A, Leppänen, J, Likonen, J, Salmi, A, Sirén, P, Tala, T & JET Contributors 2022, ' Disruption prediction with artificial intelligence techniques in tokamak plasmas ', Nature Physics, vol. 18, no. 7, pp. 741-750 . https://doi.org/10.1038/s41567-022-01602-2
Nature Physics, 18(7), 741-750. Nature Publishing Group
Nature physics (Online) (2022): 1–10. doi:10.1038/s41567-022-01602-2
info:cnr-pdr/source/autori:Vega J.; Murari A.; Dormido-Canto S.; Ratta G.A.; Gelfusa M.; JET Contributors/titolo:Disruption prediction with artificial intelligence techniques in tokamak plasmas/doi:10.1038%2Fs41567-022-01602-2/rivista:Nature physics (Online)/anno:2022/pagina_da:1/pagina_a:10/intervallo_pagine:1–10/volume

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