A training system based on virtual environments to prevent incidents and reduce accidents during decommissioning of nuclear facilities
Notice bibliographique
Résumé
Decommissioning of nuclear facilities should be accomplished by assuring the safety of workers because these decommissioning activities take place under high radioactivity and difficult work conditions.Before decommissioning, it is necessary to evaluate and assess the radiation exposure dose of workers under the principle of ALARA (as low as reasonably achievable).Furthermore, to improve the proficiency of decommissioning environments, methods and systems need to be developed.The legacy methods of exposure dose measurement and assessment have the limitations to modify and simulate the exposure dose of workers prior to practical activities because those should be accomplished without changes of working routes under predetermined scenarios.To simulate many decommissioning scenarios, decommissioning environments were designed in virtual reality.To simulate and assess exposure dose of workers, a human model was also designed in a virtual environment.These virtual decommissioning environments made it possible to simulate and assess in real time the exposure dose of workers.It can be concluded that this system is able to protect workers from accidents and enable them to improve their familiarization about their working environment.This system is expected to reduce human errors because workers can improve their proficiency of hazardous working environments due to virtual training like real decommissioning situations.In the end, safety during decommissioning of nuclear facilities will be guaranteed under the principle of ALARA.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».