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Enregistrement W1563425061 · doi:10.48550/arxiv.1405.2659

An Advanced Computational Scheme for the Optimization of 2D Radial Reflectors in Pressurized Water Reactors

2014· preprint· en· W1563425061 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Clerc, Alain Hébert, Hadrien Leroyer, Jean‐Philippe Argaud, Bertrand Bouriquet, Agélique Ponçot

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLattice (music)Code (set theory)Computer scienceScheme (mathematics)Pressurized water reactorComputational scienceAlgorithmNuclear engineeringMathematical optimizationPhysicsMathematicsEngineeringMathematical analysisAcousticsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a computational scheme for the determination of equivalent 2D multi-group heterogeneous reflectors in a Pressurized Water Reactor (PWR). The proposed strategy is to define a full-core calculation consistent with a reference lattice code calculation such as the Method Of Characteristics (MOC) as implemented in APOLLO2 lattice code. The computational scheme presented here relies on the data assimilation module known as "Assimilation de données et Aide à l'Optimisation (ADAO)" of the SALOME platform developed at Électricité De France (EDF), coupled with the full-core code COCAGNE and with the lattice code APOLLO2. A first validation of the computational scheme is made using the OPTEX reflector model developed at École Polytechnique de Montréal (EPM). As a result, we obtain 2D multi-group, spatially heterogeneous 2D reflectors, using both diffusion or $\text{SP}_{\text{N}}$ operators. We observe important improvements of the power discrepancies distribution over the core when using reflectors computed with the proposed computational scheme, and the $\text{SP}_{\text{N}}$ operator enables additional improvements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,150 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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