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Enregistrement W2078271570 · doi:10.1115/fedsm-icnmm2010-31027

Application of Uncertainty Analysis in the Comparison of Void Fraction Calculations With Experiment

2010· article· en· W2078271570 sur OpenAlex
Jason Pascoe, Y. Parlatan, Brenda McLaughlin, Sophia Fung

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear Engineering Thermal-Hydraulics
Établissements canadiensOntario Power Generation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUncertainty analysisLoss-of-coolant accidentComputer sciencePropagation of uncertaintyUncertainty quantificationSource codeSensitivity analysisRange (aeronautics)AlgorithmData miningSimulationEngineeringMachine learningCoolant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Safety analysis computer codes are designed to simulate phenomena relevant to the assessment of normal and transient behaviour in nuclear power plants. In order to do so, models of relevant phenomena are developed and a set of such models constitutes a computer code. In accident or transient analysis the values of certain output parameters (margin parameters) are used to characterize the severity of the event. The accuracy of the computer code in calculating these margin parameters is usually obtained through validation and variation in the margin parameter is estimated through the propagation of variation in the code input. A method for estimating code uncertainty respect to a specific output parameter has been developed. The methodology has the following basic elements: (1) specification and ranking of phenomena that govern the behaviour of the output parameter for which an uncertainty range is required; (2) identification of models within the code that represent the relevant phenomena; (3) determination of the governing parameters for the phenomenological models and Identification of uncertainty ranges for the governing model parameters from validation or scientific basis, if available; (4) decomposition of the governing model parameters into related parameters; (5) identification of uncertainty ranges for the modelling parameters for use in Best Estimate Analysis; (6) design and execution of a case matrix; and (7) estimation of the code uncertainty through quantification of the variability in output parameters arising from uncertainty in modelling parameters. This methodology has been employed using simulations of Large Break Loss of Coolant Accident (LOCA) tests in the RD-14M test facility to calculate the uncertainty in the TUF thermal hydraulics code calculation of the coolant void fraction. The uncertainty has been estimated with and without plant parameters (parameters specific to the RD-14M test loop). The TUF coolant void fraction uncertainty without plant parameters was determined to be 0.08 while the uncertainty with plant parameters included was determined to be 0.11. The uncertainty value without plant parameters included is comparable to the uncertainty in the measurements (0.09). The uncertainty value with plant parameters included is larger than the variation in the bias (0.10) of the TUF calculation of void fraction. From these findings, it can be concluded that the estimated accuracy of the TUF code calculation of void fraction is consistent with the available experimental data.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · 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

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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