Fueling Study of a CANDU Reactor Using Fuels Containing Burnable Neutron Absorbers
Notice bibliographique
Résumé
Trace amounts of burnable neutron absorbers (BNAs) were used to tailor the reactivity of the 37-element, natural uranium (NU) fuel bundle used in CANDU reactors. The BNAs of interest included Gd2O3 and Eu2O3, which were added to the fuel in variable quantities and combinations. The fuel lattice was modeled using the WIMS–AECL 3.1 code, and core simulations were conducted using the Reactor Fuelling Simulation Program (RFSP). The fuel model assumes an equivalent and uniform distribution of BNAs in the CANLUB layer of each fuel element.The incorporation of BNAs is designed to improve CANDU reactor operating margins during on-power refueling by eliminating the fueling transient (FT) and reducing the magnitude of the plutonium peak (PP) that is characteristic of NU fuels. By adding an optimal combination of “fast-burning” and “slow-burning” BNAs, the FT and PP can be selectively reduced, and a significantly flatter trend in the burnup-dependent evolution of fuel reactivity can be achieved.The results of the study indicate that by adding ~150 mg [~8 parts per million (ppm)] of Gd2O3 and ~300 mg (~15 ppm) of Eu2O3 per fuel bundle, the best gain in the operating margins of a 2650-MW(thermal) (480-channel) model CANDU reactor can be achieved. Based on the simulation of refueling events, it was shown that the magnitude of average postrefueling channel power ripples can be reduced by an average of 100 kW and a maximum of 220 kW for powers observed immediately after refueling. This reduction in postrefueling powers was also shown to allow the average liquid zone controller level to decrease from ~48% to 10%. This decrease implies a potential relief on overpower protection (an operating margin).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».