Evaluating MC&A effectiveness to verify the presence of nuclear materials
Notice bibliographique
Résumé
Traditional materials accounting is focused exclusively on the material balance area (MBA), and involves periodically closing a material balance based on accountability measurements conducted during a physical inventory. In contrast, the physical inventory for Los Alamos National Laboratory's near-real-time accounting system is established around processes and looks more like an item inventory. That is, the intent is not to measure material for accounting purposes, since materials have already been measured in the normal course of daily operations. A given unit process operates many times over the course of a material balance period. The product of a given unit process may move for processing within another unit process in the same MBA or may be transferred out of the MBA. Since few materials are unmeasured the physical inventory for a near-real-time process area looks more like an item inventory. Thus, the intent of the physical inventory is to locate the materials on the books and verify information about the materials contained in the books. Closing a materials balance for such an area is a matter of summing all the individual mass balances for the batches processed by all unit processes in the MBA. Additionally, performance parameters are established to measure the program's effectiveness. Program effectiveness for verifying the presence of nuclear material is required to be equal to or greater than a prescribed performance level, process measurements must be within established precision and accuracy values, physical inventory results meet or exceed performance requirements, and inventory differences are less than a target/goal quantity. This approach exceeds DOE established accounting and physical inventory program requirements. Hence, LANL is committed to this approach and to seeking opportunities for further improvement through integrated technologies. This paper will provide a detailed description of this evaluation process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».