Reliability and Safety Assessment of a Conceptual Thermochemical Plant for Nuclear-Based Hydrogen Generation
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is a clean fuel that can help to reduce greenhouse gas emissions, as its oxidation does not emit carbon dioxide (a primary greenhouse gas). Generation of hydrogen has attracted much recent worldwide attention. A promising method to generate hydrogen is to use heat from nuclear power plants. The advantages of using nuclear heat are capabilities of large-scale generation of hydrogen and zero greenhouse gas emissions. Nuclear energy is expected to have an important role for hydrogen generation in the future. In this paper, reliability and probabilistic safety assessments of a conceptual nuclear-hydrogen plant will be analyzed. There are two main methods to generate hydrogen from nuclear energy. They include: 1) thermochemical processes and 2) electrochemical processes. The conceptual plant of this paper is based on a Cu-Cl thermocycle developed by Atomic Energy of Canada Limited (AECL) and the Argonne National Laboratory (ANL). Using a flowsheet of the hydrogen plant created by an Aspen Plus simulation by ANL, four fault-trees are constructed for potential risk scenarios. Based on the results from the fault tree analyses (FTA), the risk levels of the hydrogen generation plant under different accident scenarios can be calculated. Based on the results, potential problems encountered in Cu-Cl cycle are identified and possible solutions will be recommended for future improvements.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».