Materials Research in Support of SCWR Development: Current Areas, Gaps and Needs
Notice bibliographique
Résumé
International efforts on materials selection and development related to supercritical water-cooled reactors (SCWRs) have produced a considerable amount of data in the open literature [1], The majority of these data are on aspects of materials properties such as corrosion, stress corrosion cracking, creep, irradiation damage as well as microstructural degradation under various exposure conditions. These prior efforts are helping guide the current selection of candidate alloys for further, longer-term evaluation. As continuing research on the SCWR advances, gaps and limitations in the published data are being identified. In terms of corrosion properties, these gaps can be seen in several areas, including: 1) the test environment, 2) the physical and chemical severity of the tests conducted as compared with likely reactor service/operating condition, and 3) test methods used. While some of these gaps can be filled readily by the current research projects, in particular those occurring in Generation IV International Forum (GIF) member countries, others require further advances in our understanding of material-environment interactions involving supercritical water. Gaps in advanced test facilities for future research are also becoming evident. Future needs for materials development and suggestions for expanded international collaborations to link with groups working on materials for advanced fossil-fired supercritical water power plants, as well as other GEN IV and fusion reactor designs are summarized.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».