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Enregistrement W2094491187 · doi:10.1115/icone22-30134

Materials and Stress Analysis of Fuel-Channel of a Generic 1200-MWel Pressure-Channel Reactor With Nuclear Steam Reheat

2014· article· en· W2094491187 sur OpenAlexaff
Rand Abdullah, Matthew Baldock, Andrei Vincze, Khalil Sidawi, Igor Pioro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear engineeringBundleCoolantStress (linguistics)Pressurized water reactorTube (container)Materials scienceNuclear reactorBoiler (water heating)Pressure vesselMechanical engineeringWaste managementEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to modify the current existing CANFLEX® fuel-bundle design to examine its ability to withstand high-temperature conditions of a proposed generic reactor with nuclear steam reheat. One of this reactor’s characteristics is having Super-Heated Steam (SHS) channels in addition to Pressurized-Water (PW) channels in order to increase the thermal efficiency of the plant by about 7–12%. This increase may be attained by raising the outlet temperature of the SHS-channels coolant to about 550°C. Operating at the higher temperatures will definitely have an effect on the mechanical and neutronic properties of fuel-channel materials, specifically on fuel-sheath and pressure-tube materials. This paper compares Inconel-600 and SS-304 in order to determine the most suitable material for SHS-channel’s sheath and pressure tube. This is achieved by comparing strength of materials by performing stress- and displacement-analysis simulation using NX8.5 software (NX8.5, 2009). The analysis in this paper can also be applied to other Nuclear-Power Plants (NPPs) that require operating at higher temperatures such as Super-Critical Water-cooled Reactors (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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,188 · 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
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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