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Enregistrement W2275460276 · doi:10.13182/fst08-a1799

Disposal Pathway for Tritiated Reactive Metals and Tritiated Hydrogen Gas

2008· article· en· W2275460276 sur OpenAlexaffabout
A.B. Antoniazzi, Clive S. Morton

Notice bibliographique

RevueFusion Science & Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensKinectrics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTritiumRadioactive wasteWaste managementNuclear decommissioningHydrogenDispose patternTritiated waterEnvironmental scienceRadiochemistryChemistryNuclear physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kinectrics and its predecessor company Ontario Hydro Research Division (a division of Ontario Hydro) had a fully operational tritium laboratory on site since the early 1980’s. During those years numerous projects and experiments were undertaken using hydrogen and tritium for the most part. Metals with an affinity for hydrogen are commonly employed as scavengers of hydrogenic gases from process streams or as hydrogen storage mediums. The two most common of these metals used were depleted uranium and a zirconium-iron alloy (SAES St198). The break-up of Ontario Hydro through deregulation activities resulted in the building of a new, smaller, tritium laboratory and the decommissioning of the original tritium laboratory. Decommissioning activities resulted in the need to safely dispose of these reactive metals. Disposal of these metals is not straight forward. For safe, long term, disposal it has been decided to oxidize the metals in a controlled fashion. The oxidized beds, containing the metals, will be sent to a radioactive waste site for long term storage. Options for disposal of tritiated hydrogen gas are presented and discussed. This paper provides a disposal pathway for tritiated reactive metals and hydrogen thereby closing the loop in tritium handling.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2008
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