Tungsten sputtering coefficients by light impurities of plasma

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Calculations of the tungsten sputtering coefficients (the divertor material in the ITER tokamak) by He, Be, N, O – impurity atoms in the plasma – were carried out at collision energy of 0.010–100 keV using the Monte–Carlo method. To calculate the trajectory of the incident particle, pair potentials obtained within the framework of density functional theory were used. These potentials were corrected for the parameters of the potential well obtained from spectroscopic measurements. The target consisted of tungsten randomly oriented crystals the size of one lattice constant. Next, the trajectories of the recoil particles were calculated using many-particle potentials calculated using density functional theory. Thermal vibrations of target atoms were taken into account. The vibration amplitude was taken to be 0.05 Å, which corresponded to room temperature. The strong dependence of the results on the shape of the surface potential barrier is shown and the results are presented for two limiting cases of the surface state: a flat surface, when a planar surface potential barrier is realized, and a surface consisting of cones, when a spherical potential barrier occurs. In the experiment, the surface has some roughness, which depends on the experimental conditions. It is shown that the experimental results lie between the limiting cases we considered. Information was obtained on the average energy of sputtered atoms and angular distributions, necessary for calculating the entry of impurities into the tokamak plasma.

全文:

受限制的访问

作者简介

V. Mikhailov

Ioffe Institute

编辑信件的主要联系方式.
Email: chiro@bk.ru
俄罗斯联邦, 194021, St Petersburg

P. Babenko

Ioffe Institute

Email: chiro@bk.ru
俄罗斯联邦, 194021, St Petersburg

A. Zinoviev

Ioffe Institute

Email: chiro@bk.ru
俄罗斯联邦, 194021, St Petersburg

参考

  1. Бабенко П.Ю., Михайлов В.С., Зиновьев А.Н. // Письма в ЖТФ. 2023. Т. 49. № 8. С. 42. https://www.doi.org/10.21883/PJTF.2023.08.55138.19432
  2. Бабенко П.Ю., Михайлов В.С., Шергин А.П., Зиновь- ев А.Н. // ЖТФ. 2023. Т. 93. № 5. С. 709. https://www.doi.org/10.21883/JTF.2023.05.55467.12-23
  3. Михайлов В.С., Бабенко П.Ю., Шергин А.П., Зиновьев А.Н. // ЖЭТФ. 2023. Т. 163 (принята в печать).
  4. Babenko P.Yu., Mironov M.I., Mikhailov V.S., Zino-viev A.N. // Plasma Phys. Control. Fusion. 2020. V. 62. № 4. P. 045020. https://www.doi.org/10.1088/1361-6587/ab7943
  5. Afanasyev V.I., Mironov M.I., Nesenevich V.G., Pet- rov M.P., Petrov S.Y. // Plasma Phys. Control. Fusion. 2013. V. 55. № 4. P. 045008. https://www.doi.org/10.1088/0741-3335/55/4/045008
  6. Бабенко П.Ю., Зиновьев А.Н., Михайлов В.С., Тенсин Д.С., Шергин А.П. // Письма в ЖТФ. 2022. Т. 48. № 14. С. 10. https://www.doi.org/10.21883/PJTF.2022.14.52862.19231
  7. Meluzova D.S., Babenko P.Yu., Shergin A.P., Nord-lund K., Zinoviev A.N. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B. 2019. V. 460. P. 4. https://www.doi.org/10.1016/j.nimb.2019.03.0378
  8. Бабенко П.Ю., Зиновьев А.Н., Тенсин Д.С. // ЖТФ. 2022. Т. 92. № 11. С. 1643. https://www.doi.org/10.21883/JTF.2022.11.53436.151-22
  9. Zinoviev A.N., Babenko P.Yu., Nordlund K. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B. 2021. V. 508. P. 10. https://www.doi.org/10.1016/j.nimb.2021.10.001
  10. Zinoviev A.N., Nordlund K. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B. 2017. V. 406. P. 511. https://www.doi.org/10.1016/J.NIMB.2017.03.047
  11. Primetzhofer D., Rund S., Roth D., Goebl D., Bauer P. // Phys. Rev. Lett. 2011. V. 107. № 16. P. 163201. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevLett.107.163201
  12. Mann A., Brandt W. // Phys. Rev. B. 1981. V. 24. № 9. P. 4999. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.24.4999
  13. Granberg F., Byggmästar J., Nordlund K. // J. Nucl. Mater. 2021. V. 556. P. 153158. https://www.doi.org/10.1016/j.jnucmat.2021.153158
  14. Bjorkas C., Nordlund K. // J. Nucl. Mater. 2013. V. 439. P. 174. https://www.doi.org/10.1016/j.jnucmat.2013.04.036
  15. Lyashenko A., Safi E., Polvi J., Djurabekova F., Nordlund K. // J. Nucl. Mater. 2020. V. 542. P. 152465. https://www.doi.org/10.1016/j.jnucmat.2020.152465
  16. Экштайн В. Компьютерное моделирование взаимодействия частиц с поверхностью твердого тела. М.: Мир, 1995. 321 с.
  17. Falcone G., Gullo F. // Phys. Lett. A. 1987. V. 125. № 8. P. 432. https://www.doi.org/10.1016/0375-9601(87)90178-2
  18. Behrisch R., Eckstein W. Sputtering by Particle Bom-bardment. Berlin: Springer, 2007. 509 p.
  19. Мелузова Д.С., Бабенко П.Ю., Зиновьев А.Н., Шергин А.П. // Письма в ЖТФ. 2020. Т. 46. № 24. С. 19. https://www.doi.org/10.21883/PJTF.2020.24.50422.18487
  20. Yang X., Hassanein A. // Appl. Surf. Sci. 2014. V. 293. P. 187. https://www.doi.org/10.1016/j.apsusc.2013.12.129
  21. Yamamura Y., Tawara H. // Atom. Data Nucl. Data Tabl. 1996. V. 62. P. 149. https://www.doi.org/10.1006/ADND.1996.0005
  22. Brezinsek S. // J. Nucl. Mater. 2015. V. 463. P. 11. https://www.doi.org/10.1016/j.jnucmat.2014.12.007

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Dependences of the sputtering coefficient of tungsten by atoms Ne (a), Ve (b), N (c) and O (d) on the energy of the incident particle. The graphs show the results of calculations: using a spherical potential barrier (1); a planar potential barrier (2); from work [17] (3); from work [18] (4); from works [19] (5) and [20] (6) performed using methods molecular dynamics; from [21] (7); using the SDTrimSP program from [22] (8). The experimental data given in [18] are shown by dots.

下载 (462KB)
3. Fig. 2. Dependence of the average energy of the atomized tungsten atom on the initial energy of the bombarding particle when irradiated with atoms Ne (1), Be (2) and N (3) in the case of a spherical (a) and planar surface barrier (b).

下载 (297KB)
4. Fig. 3. The normalized angular distribution of sprayed particles He (a) and N (b) with different energies (shown in the graph in eV) in the case of a spherical surface potential barrier.

下载 (324KB)
5. Fig. 4. Normalized angular distribution of sprayed particles He (a) and N (b) with different energies (shown in the graph in eV) in the case of a planar potential surface barrier.

下载 (425KB)

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».