Thermodynamic treatment of uranium dioxide based nuclear fuel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many projects involving nuclear fuel rest on a quantitative understanding of the co-existing phases at various stages of burnup. Since the fission products have considerably different abilities to chemically associate with oxygen, and the metal-to-oxygen molar ratio is necessarily increasing, the chemical potential of oxygen is a function of burnup. Concurrently, well-recognized small fractions of new phases such as inert gas, noble metals, zirconates, etc. also develop. To further complicate matters, the dominant UO2 fuel phase may be non-stoichiometric and most of the minor phases themselves have a variable composition dependent on temperature and possible contact with the coolant in the event of a sheathing breach. A thermodynamic database has been in development to predict the phases in partially burned CANDU (CANada Deuterium Uranium) nuclear fuel containing the major fission products. The building blocks are the standard Gibbs energies of formation of the many possible compounds expressed as a function of temperature. To these data are added mixing terms associated with the appearance of the component species in particular phases. In operational terms, the treatment rests on the ability to minimize the Gibbs energy in a multicomponent system using the algorithms developed by Eriksson. The treatment, considered applicable in the range 300 to 2000 °C, is capable of handling non-stoichiometry in the UO2 fluorite phase, dilute solution behaviour of significant solute oxides, noble metal inclusions, a second metal solid solution U(Pd – Rh – Ru)3, zirconate, molybdate, and uranate solutions as well as other minor solid phases, and volatile gaseous species. The paper highlights the current capability of an ongoing project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».