Notice bibliographique
Résumé
가우시안 플륨모델(Gaussian plume model)을 사용한 대기확산의 예측에서 확산계수는 결과에 중요한 영향을 미치는 변수이다. 확산계수의 평가방법은 다양하며, 본 연구에서는 미국 원자력규제위원회(U. S. NRC) 권고 규제지침, 캐나다 원자력안전위원회(CNSC) 권고 규제지침, 확률론적 사고결말해석코드 MACCS와 MACCS2에서 권고 또는 적용하는 방법을 고찰하였다. U. S. NRC에서 권고하는 부지적합성 평가를 위한 가상사고시 대기확산모델을 기반으로 확산계수의 평가방법이 대기확산인자에 미치는 영향을 분석하였다. 확산계수는 Pasquill-Gifford 곡선을 기반으로 각기 다른 연구자들에 의해 얻어진 곡선의 피팅식(curve fitting equations)을 적용 또는 권고하고 있음을 확인하였다. 수평확산계수는 모든 규제지침과 코드에서 플륨의 사행효과를 반영하여 보정하고 있으나 그 적용 방법에 있어서는 차이를 나타냈다. 수직확산계수는 U. S. NRC 권고 규제지침을 제외하고 표면거칠기를 반영하여 보정하고 있다. 특정 표면거칠기에 대해 확산계수의 적용방법에 따라 대기확산인자는 최대 약 4배의 차이를 나타냈다. 표면거칠기는 대기확산인자에 중요한 영향을 나타냈으며, 동일 적용방법에 대해 표면거칠기에 따라 대기확산인자는 약 2~3배의 차이를 나타냈다. 【A diffusion coefficient is an important parameter in the prediction of atmospheric dispersion using a Gaussian plume model, and its modelling approach varies. In this study, dispersion coefficients recommended by the U. S. Nuclear Regulatory Commission's (U. S. NRC's) regulatory guide and the Canadian Nuclear Safety Commission's (CNSC's) regulatory guide, and used in probabilistic accident consequence analysis codes MACCS and MACCS2 have been investigated. Based on the atmospheric dispersion model for a hypothetical accidental release recommended by the U. S. NRC, its influence to atmospheric dispersion factor was discussed. It was found that diffusion coefficients are basically predicted from a Pasquill- Gifford curve, but various curve fitting equations are recommended or used. A lateral dispersion coefficient is corrected with consideration for the additional spread due to plume meandering in all models, however its modelling approach showed a distinctive difference. Moreover, a vertical dispersion coefficient is corrected with consideration for the additional plume spread due to surface roughness in all models, except for the U. S. NRC's recommendation. For a specified surface roughness, the atmospheric dispersion factors showed differences up to approximately 4 times depending on the modelling approach of a dispersion coefficient. For the same model, the atmospheric dispersion factors showed differences by 2 to 3 times depending on surface roughness.】
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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 | 0,018 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».