The Use of Probabilistic Safety Techniques for Evaluating the Advanced CANDU Reactor (ACR)
Notice bibliographique
Résumé
THAT WAS SUBMITTED The U.S. Nuclear Regulatory Commission (NRC) is anticipating licensing applications for reactor facilities that are significantly advanced beyond the current generation of operating reactors. One proposed reactor design, developed by Atomic Energy of Canada, Limited (AECL), is an Advanced CANada Deuterium Uranium (CANDU) Reactor (ACR), the ACR-700. The ACR is an enhanced version of earlier CANDU designs. However, unlike the CANDU reactors, which are heavy-water cooled and moderated reactors, the ACR-700 is a light-water cooled and heavy- water moderated reactor. In preparation of a possible design certification review, the NRC (with the assistance of ORNL) began examining selected areas of nuclear safety, identifying accidents that could potentially dominate the risk profile of the ACR-700 design, and evaluating other risk-important design and technology issues. This effort supports the NRC's policy that encourages the use of probabilistic risk assessment (PRA) in all regulatory matters. In addition to identifying potential initiating events and systems judged to be important to preventing and mitigating possible accident conditions, a prototype risk evaluation model for the ACR-700 was developed using the SAPHIRE computer code.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».