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Enregistrement W2335305313 · doi:10.12943/anr.2015.00039

STRATEGIES FOR DEVELOPING SUBCHANNEL CAPABILITY IN AN ADVANCED SYSTEM THERMALHYDRAULIC CODE: A LITERATURE REVIEW

2015· review· en· W2335305313 sur OpenAlexaffvenueabout
Z. Cheng, Y.F. Rao

Notice bibliographique

RevueAECL Nuclear Review · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear Engineering Thermal-Hydraulics
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCode (set theory)Plan (archaeology)Source codeCode generationSystems engineeringSoftware engineeringReliability engineeringDistributed computingRisk analysis (engineering)Key (lock)Programming languageEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the framework of developing next generation safety analysis tools, Canadian Nuclear Laboratories (CNL) has planned to incorporate subchannel analysis capability into its advanced system thermalhydraulic code CATHENA 4. This paper provides a literature review and an assessment of current subchannel codes. It also evaluates three code-development methods: (i) static coupling of CATHENA 4 with the subchannel code ASSERT-PV, (ii) dynamic coupling of the two codes, and (iii) fully implicit implementation for a new, standalone CATHENA 4 version with subchannel capability. Results of the review and assessment suggest that the current ASSERT-PV modules can be used as the base for the fully implicit implementation of subchannel capability in CATHENA 4, and that this option may be the most cost-effective in the long run, resulting in savings in user application and maintenance costs. In addition, improved versatility of the tool could be accomplished by the addition of new features that could be added as part of its development. The new features would improve the capabilities of the existing subchannel code in handling low, reverse, and stagnant flows often encountered in system thermalhydraulic analysis. Therefore, the method of fully implicit implementation is preliminarily recommended for further exploration. A feasibility study will be performed in an attempt to extend the present work into a preliminary development plan.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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