3.3.2 Design Concept Evaluation Using System Throughput Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The U.S. Department of Energy (DOE) Office of Civilian Radioactive Waste Management (OCRWM) is currently developing the technical bases to support the submittal of a license application for construction of a geologic repository at Yucca Mountain, Nevada to the U.S. Nuclear Regulatory Commission. The Office of Repository Development (ORD) is responsible for developing the design of the repository surface facilities for the handling of spent nuclear fuel and high level nuclear waste. Preliminary design activities are underway to sufficiently develop the repository surface facilities design for inclusion in the license application. The design continues to evolve to meet mission needs and to satisfy both regulatory and program requirements. A system engineering approach is being used in the design process since the repository facilities are dynamically linked by a series of sub‐systems and complex operations. In addition, the repository facility is a major system element of the overall waste management process being developed by the OCRWM. Such an approach includes iterative probabilistic dynamic simulation as an integral part of the design evolution process. A dynamic simulation tool helps to determine if: the mission and design requirements are complete, robust, and well integrated; the design solutions under development meets the design requirements and mission goals; opportunities exist where the system can be improved and/or optimized; proposed changes to the mission and design requirements have a positive or negative impact on overall system performance and if the design changes may be necessary to satisfy these changes. This paper will discuss the type of simulation employed to model the waste handling operations. It will then discuss the process being used to develop the Yucca Mountain surface facilities model. The latest simulation model and the results of the simulation and how the data was used in the design evolution process will also be discussed. Since the use of dynamic simulation is iterative and integral to the design effort, future activities will also be summarized. The paper will close discussing lessons learned from applying dynamic simulation to designing complex systems, and will discuss what pitfalls to avoid and recommendations for developing flexibility in system model development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».