MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2557428972 · doi:10.1016/j.net.2016.11.005

A Study on the Application of CRUDTRAN Code in Primary Systems of Domestic Pressurized Heavy-Water Reactors for Prediction of Radiation Source Term

2016· article· en· W2557428972 sur OpenAlexaboutno aff
Jong Soon Song, Hoon Jo Cho, Min Young Jung, Sang Heon Lee

Notice bibliographique

RevueNuclear Engineering and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphite, nuclear technology, radiation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaKorea Atomic Energy Research InstituteMinistry of Science, ICT and Future PlanningNational Research Foundation
Mots-clésNuclear decommissioningNuclear engineeringNuclear power plantEnvironmental scienceNuclear powerPressurized water reactorShutdownWaste managementTerm (time)RadiationEngineeringNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of developing a source-term assessment technology has been emphasized owing to the decommissioning of Kori nuclear power plant (NPP) Unit 1 and the increase of deteriorated NPPs. We analyzed the behavioral mechanism of corrosion products in the primary system of a pressurized heavy-water reactor-type NPP. In addition, to check the possibility of applying the CRUDTRAN code to a Canadian Deuterium Uranium Reactor (CANDU)-type NPP, the type was assessed using collected domestic onsite data. With the assessment results, it was possible to predict trends according to operating cycles. Values estimated using the code were similar to the measured values. The results of this study are expected to be used to manage the radiation exposures of operators in high-radiation areas and to predict decommissioning processes in the primary system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNuclear Engineering and TechnologyMême sujetGraphite, nuclear technology, radiation studiesTravaux en français237 207