Importance of Advanced Planning of Manufacturing for Nuclear Industry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the context of energy demands by growing economies, climate changes, fossil fuel pricing volatility, and improved safety and performance of nuclear power plants, many countries express interest in expanding or acquiring nuclear power capacity. In the light of the increased interest in expanding nuclear power the supply chain for nuclear power projects has received more attention in recent years. The importance of the advanced planning of procurement and manufacturing of components of nuclear facilities is critical for these projects. Many of these components are often referred to as long-lead items. They may be equipment, products and systems that are identified to have a delivery time long enough to affect directly the overall timing of a project. In order to avoid negatively affecting the project schedule, these items may need to be sourced out or manufactured years before the beginning of the project. For nuclear facilities, long-lead items include physical components such as large pressure vessels, instrumentation and controls. They may also mean programs and management systems important to the safety of the facility. Authorized nuclear operator training, site evaluation programs, and procurement are some of the examples. The nuclear power industry must often meet very demanding construction and commissioning timelines, and proper advanced planning of the long-lead items helps manage risks to project completion time. For nuclear components there are regulatory and licensing considerations that need to be considered. A national nuclear regulator must be involved early to ensure the components will meet the national legal regulatory requirements. This paper will discuss timing considerations to address the regulatory compliance of nuclear long-lead items.
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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 découle