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Enregistrement W2085344116 · doi:10.1115/icone20-power2012-54596

Power Distribution and Fuel Centerline Temperature in a Pressure-Tube Supercritical Water-Cooled Reactor (PT SCWR)

2012· article· en· W2085344116 sur OpenAlexaff
Wargha Peiman, Eu. Saltanov, Lisa Grande, Igor Pioro, B. Rouben, Kamiel Gabriel

Notice bibliographique

RevueVolume 5: Fusion Engineering; Student Paper Competition; Design Basis and Beyond Design Basis Events; Simple and Combined Cycles · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear engineeringCoolantSupercritical fluidThermal hydraulicsMaterials scienceHeat fluxNuclear reactorMechanical engineeringHeat transferThermodynamicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SuperCritical Water-cooled nuclear Reactor (SCWR) designs are one of six nuclear-reactor concepts being developed under the Generation IV International Forum (GIF) initiative. A generic pressure-tube SCWR consists of distributed fuel channels with coolant inlet and outlet temperatures of 350 and 625°C at 25 MPa, respectively. Such reactor coolant outlet conditions allow for high thermal efficiencies of SCW Nuclear Power Plant (NPP) of about 45–50%. In addition to high thermal efficiencies, SCWR designs provide the means for co-generation of hydrogen through thermochemical processes such as the Cu–Cl cycle. The main objective of this paper is to determine the power distribution inside the core of an SCWR by using a lattice code - DRAGON and a diffusion code - DONJON. As a result of these calculations, heat-flux profiles in all fuel channels were determined. Consequently, the heat-flux profile in a channel with the maximum thermal power was used as an input into a thermal-hydraulic code, which was developed in MATLAB in order to calculate a fuel centerline temperature for UO2 and UC nuclear fuels. Results of an analysis showed that the fuel centerline temperature of UC was significantly lower than that of UO2. This paper also studies effects of energy groups on multi-group diffusion calculations and proposes nine energy groups for further neutronic studies related to SCWRs.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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