Characterization of the influence of fission product doping on the anodic reactivity of uranium dioxide
Notice bibliographique
Résumé
The influence of fission product doping on the structure, composition, and electrochemical reactivity of uranium dioxide has been studied using X-ray diffractometry (XRD), scanning electron microscopy (SEM/EDX), Raman spectroscopy, and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). Experiments were conducted on SIMFUEL specimens with simulated burn-ups (increasing doping levels) of 1.5, 3.0, and 6.0 atom%. As the dopant level increased, the lattice contracted, suggesting the dominant formation of dopant-oxygen vacancy clusters. The smaller than expected lattice contraction can be attributed to the segregation of Zr (one of eleven added dopants) to ABO3 perovskite-type phases that SEM/EDX shows also contain Ba, Ce, and possibly some U. Raman spectroscopy shows that doping leads to a loss of cubic symmetry, possibly associated with tetragonal distortions. Raman mapping confirms this loss of cubic symmetry and suggests the specimen is not uniformly doped. Electrochemical experiments show that these distortions lead to a decrease in the oxidative dissolution rate of the UO2 with increased doping density.Key words: UO2, X-ray diffraction, electrochemistry, Raman spectroscopy, nuclear fission products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».