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Enregistrement W1597208661 · doi:10.5772/17874

World Experience in Nuclear Steam Reheat

2011· book-chapter· en· W1597208661 sur OpenAlexafffund
Eugene Saltanov, Igor Pioro

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSubcritical and Supercritical Water Processes
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNuclear engineeringEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concepts of nuclear reactors cooled with water at supercritical pressures were studied as early as the 1950s and 1960s in the USA and Russia. After a 30-year break, the idea of developing nuclear reactors cooled with SuperCritical Water (SCW) became attractive again as the ultimate development path for water cooling. This statement is based on the known history of the thermal power industry, which made a “revolutionary” step forward from the level of subcritical pressures (15 – 16 MPa) to the level of supercritical pressures (23.5 – 35 MPa) more than fifty years ago with the same major objective as that of SuperCritcal Watercooled Reactors (SCWRs) − to increase thermal efficiency of power plants by 10 – 15%. The main objectives of using SCW in nuclear reactors are: 1) to increase the thermal efficiency of modern Nuclear Power Plants (NPPs) from 30 – 35% to about 45 – 50%, and 2) to decrease capital and operational costs and hence, decrease electrical-energy costs. To achieve higher thermal efficiency a nuclear steam reheat has to be introduced inside a reactor. Currently, all supercritical turbines at thermal power plants have a steam-reheat option. In the 60’s and 70’s, Russia, USA and some other countries have developed and implemented the nuclear steam reheat at a subcritical pressure in experimental boiling reactors. Therefore, it is important to summarize the experience of implementing nuclear steam reheat at several experimental Boiling Water Reactors (BWRs) worldwide and utilize it in the context of development of SCWRs with the steam-reheat option.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations9
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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