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Enregistrement W2241140872

Simulation of dynamic response of Self-Powered-Inconel-Neutron-Detector lead cables using a semi-empirical model

2013· dissertation· en· W2241140872 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Jin Yu

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésNuclear engineeringLead (geology)Research reactorNeutron fluxNuclear reactorShutdownEngineeringInconelNeutronPower (physics)Materials scienceNuclear physicsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work presented here was devoted to the modelling and simulation of the
\ndynamic response of lead cables of Inconel self-powered neutron detectors in a CANDU
\npower reactor. The main goal was to develop a semi-empirical dynamic model of the
\nInconel lead-cables in Ontario Power Generation???s Darlington Nuclear Generation
\nStation (NGS) able to simulate the lead cables??? response to arbitrary neutron-flux
\ntransients. A secondary goal was to compare lead-cable dynamic characteristics
\nevaluated in the Darlington reactor to lead-cable characteristics previously evaluated in
\nAECL???s NRU reactor.
\nA Simulink model of the lead cable was developed. The model???s parameters
\nwere obtained by fitting simulation results to measured lead-cable signals acquired
\nduring reactor shutdown. The functionality of the Simulink model was demonstrated for
\narbitrary neutron flux transients and simulation results were found to agree within 1.2%
\nwith measurements for reactor trip transients. At the same time, differences between the
\ndynamic characteristics (e.g. prompt fraction) of lead cables in a power reactor
\n(Darlington) and research reactor (NRU) were identified. A tentative explanation of
\nthose differences was formulated. A comprehensive elucidation of the reasons for the
\nobserved differences will have to be addressed by future studies.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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