Comparison of the Reactivity Effects Calculated by DRAGON and Serpent for a PHWR 37-Element Fuel Bundle
Notice bibliographique
Résumé
Deterministic and Monte Carlo methods are regularly employed to conduct lattice calculations. Monte Carlo methods can effectively model a large range of complex geometries and, compared to deterministic methods, they have the major advantage of reducing systematic errors and are computationally effective when integral quantities such as effective multiplication factor or reactivity are calculated. In contrast, deterministic methods do introduce discretization approximations but usually require shorter computation times than Monte Carlo methods when detailed flux and reaction-rate solutions are sought. This work compares the results of the deterministic code DRAGON to the Monte Carlo code Serpent in the calculation of the reactivity effects for a pressurized heavy water reactor (PHWR) lattice cell containing a 37-element, natural uranium fuel bundle with heavy water coolant and moderator. The reactivity effects are determined for changes to the coolant, moderator, and fuel temperatures and to the coolant and moderator densities for zero-burnup, mid-burnup [3750 MWd/t(U)] and discharge burnup [7500 MWd/t(U)] fuel. It is found that the overall trend in the reactivity effects calculated using DRAGON match those calculated using Serpent for the burnup cases considered. However, differences that exceed the amount attributable to statistical error have been found for some reactivity effects, particularly for perturbations to coolant and moderator density and fuel temperature.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».