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Enregistrement W2034656513 · doi:10.1115/icone10-22538

In-Situ Calibration for Feedwater Flow Measurement

2002· article· en· W2034656513 sur OpenAlexaff
David Peyvan, Yuri Gurevich, Charles T. French

Notice bibliographique

Revue10th International Conference on Nuclear Engineering, Volume 1 · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoiler feedwaterUltrasonic flow meterFlow measurementPipingUltrasonic sensorInstrumentation (computer programming)Flow (mathematics)Flow velocityMarine engineeringCalibrationFlow conditioningEnvironmental scienceEngineeringMechanical engineeringComputer scienceAcousticsMechanicsTurbulencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the approval by the Nuclear Regulatory Commission (NRC), of the Appendix K power uprates, it has become important to provide an accurate measurement of the feedwater flow. Failure to meet documented requirements can now more easily lead to plant operations above their analyzed safety limits. Thus, the objective of flow instrumentation used in Appendix K uprates, becomes one of providing precise measurements of the feedwater mass flow that will not allow the plant to be overpowered, but will still assure that maximum licensed thermal output is achieved. The NRC has licensed two technologies that meet these standards. Both are based on ultrasonic measurements of the flow. The first of these technologies, which is referred to as transit-time, relies on the measurement of differences in time for multiple ultrasonic beams to pass up and downstream in the fluid stream. These measurements are then coupled with a numerical integration scheme to compensate for distortions in the velocity profile due to upstream flow disturbances. This technology is implemented using a spool piece that is inserted into the feedwater pipe. The second technology relies on the measurement of the velocity of eddies within the fluid using a numerical process called cross-correlation. This technology is implemented by attaching the ultrasonic flow meter to the external surface of the pipe. Because of the ease in installation, for atypical situations, distortions in the velocity profile can be accounted for by attaching a second ultrasonic flow meter to the same pipe or multiple meters to a similar piping configuration, where the flow is fully developed. The additional meter readings are then used for the calibration of the initial set-up. Thus, it becomes possible to provide an in-situ calibration under actual operating conditions that requires no extrapolation of laboratory calibrations to compensate for distortions in the velocity profile. This paper will focus on the cross-correlation method of flow measurement, starting with the theoretical bases for the velocity profile correction factor and its reliance on only the Reynolds number to produce an accurate measurement of the flow, when the flow is fully developed. The method of laboratory calibration and the verification of these calibrations under actual plant operating conditions will be discussed. This will be followed by a discussion of how this technology is being used today to support the Appendix K uprates. Various examples will be presented of piping configurations, where in-situ calibrations have or will be used to provide an accurate measurement of the feedwater flow at a specific location.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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