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Enregistrement W2293962081 · doi:10.1115/imece2015-52991

Coupling of RELAP5-SCDAP MOD4.0 and Neutronic Codes

2015· article· en· W2293962081 sur OpenAlexaboutno aff
Víctor Martínez-Quiroga, Sabahattin Akbaş, Fatih Aydoğan, Abderrafi M. Ougouag, C.M. Allison

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuIdaho Operations Office, U.S. Department of EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésNeutron transportNuclear engineeringThermal hydraulicsControl rodSolverBurnupCoupling (piping)Computer scienceFluid couplingNeutronEngineeringNuclear physicsMechanical engineeringPhysicsHeat transferMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-fidelity and accurate nuclear system codes play a key role in the design and analysis of complex nuclear power plants, which consist of multiple subsystems, such as the reactor core (and its fuel, burnable poisons, control elements, etc.), the reactor internal structures, the vessel, and the energy conversion subsystem and beyond to grid demand. Most commonly the interplay between these various subsystems is modeled using coupled codes, each of which represents one of the subsystems. And the most common direct coupling is that of thermal-hydraulics and neutronics codes. The subject of this paper is the coupling of codes that model not only thermal-hydraulics and neutronics, but also structural components damage. Furthermore, the neutronic component is not limited to the sole core solver. The coupled code system encompasses thermal-hydraulics, material performance of the fuel, neutronic solver, and neutronic data preparation. Thus, this paper presents a framework for coupling RELAP5/SCDAPSIM/MOD4.0 with a suite of neutron kinetics codes that includes NESTLE, DRAGON and a version of the ENDF library. The version of the RELAP5/SCDAPSIM/MOD4.0 code used in this work is one developed by Innovate System Software (ISS) as part of the international SCDAP Development and Training Program (SDTP) for best-estimate analysis to model reactor transients including severe accident phenomena. This RELAP5/SCDAPSIM/MOD4.0 code version is also capable of predicting nuclear fuel performance. It uses nodal power distributions to calculate mechanical and thermal parameters such as heat-up, oxidation and meltdown of fuel rods and control rods, the ballooning and rupture of fuel rod cladding, the release of fission products from fuel rods, and the disintegration of fuel rods into porous debris and molten material. On the neutronics side, this work uses the NESTLE and DRAGON codes. NESTLE is a multi-dimensional static and kinetic neutronic code developed at North Carolina State University. It solves up to four energy groups neutron diffusion equations utilizing the Nodal Expansion Method (NEM) in Cartesian or hexagonal geometry. The DRAGON code, developed at Ecole Polytechnique de Montreal, performs lattice physics calculations based on the neutron transport equation and is capable of using very fine energy group structures. In this work, we have developed a coupling approach to exchange data among the various modules. In the coupling process, the generated nuclear data (in fine multigroup energy structure) are collapsed down into two- or four-group energy structures for use in NESTLE. The neutron kinetics and thermal-hydraulics modules are coupled at each time step by using the cross-section data. The power distribution results of the neutronic calculations are transmitted to the thermal-hydraulics code. The spatial distribution of coolant density and the fuel-moderator temperature, which result from the thermal-hydraulic calculations, are transmitted back to the neutron kinetics codes and then the loop is closed using new neutronics results. Details of the actual data transfers will be described in the full length paper.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,251

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,169 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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