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Enregistrement W2067524212 · doi:10.12943/anr.2014.00035

PRELIMINARY METHODOLOGY FOR THE ANALYSIS OF THE NATIONAL RESEARCH UNIVERSAL REACTOR USING INTEGRATED SEVERE ACCIDENT MODELLING CODES

2015· article· en· W2067524212 sur OpenAlexafffundvenueabout
Andrew Morreale, Morgan J. Brown, Sergei M. Petoukhov

Notice bibliographique

RevueAECL Nuclear Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesAtomic Energy of Canada Limited
Mots-clésBoiling water reactorNuclear engineeringEngineeringAccident (philosophy)Accident analysisEnvironmental scienceForensic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Research Universal (NRU) Reactor is a multi-purpose research reactor located at Atomic Energy of Canada Limited (AECL) Chalk River Laboratories. The severe accident case for the NRU has been explored through deterministic and probabilistic safety analysis (PSA) including multi-level PSAs that detail the progression and consequences of a severe accident in the NRU. These previous calculations lack the interconnected and comprehensive features of a full severe accident modelling code that is now the standard for severe accident analysis of power reactors. It was of interest within AECL to evaluate modern severe accident modelling codes to the NRU reactor case to enhance the understanding of accident progression and predict the system damage and radiation release consequences of a severe accident, which is a very low probability event. The NRU is smaller and operates at a lower power than the large scale power reactors (e.g., pressurized heavy water reactors, pressurized water reactors, and boiling water reactors) that these codes were designed to analyze. Additionally, the NRU has a unique design different from the power reactors and several features relevant to severe accidents including filtered venting, large passive heat sinks, and a dispersion fuel design of uranium-silicide in an aluminum matrix. The major severe accident analysis codes available to AECL and their applicability to the NRU are explored in this paper. In addition, a preliminary strategy for employing the most applicable codes to the NRU for the purposes of severe accident modelling is proposed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,763
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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