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Enregistrement W2686516566 · doi:10.1299/jsmeicone.2015.23._icone23-1_173

ICONE23-1374 THERMAL-HYDRAULICS ANALYSIS OF A RE-ENTRANT FUEL CHANNEL WITH UN FUEL FOR PRESSURE-CHANNEL SCWR

2015· article· en· W2686516566 sur OpenAlexaff
Miral Chauhan, Wargha Peiman, Igor Pioro, Sahil Gupta

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal hydraulicsNuclear engineeringBundleCoolantHydraulicsSupercritical fluidChannel (broadcasting)Degree RankineThermalMaterials scienceMechanicsMechanical engineeringEnvironmental scienceEngineeringHeat transferElectrical engineeringThermodynamicsPhysicsProcess engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on a generic Pressure-Channel (PCh) SuperCritical Water-cooled Reactor (SCWR) concept, which is one of the six Generation-IV nuclear technologies, featuring two-pass (re-entrant) counter-flow fuel-channel assembly. This generic PCh SCWR contains 336 vertical pressure channels (pressure tubes) and has a thermal power of 2540 MWth. Coolant is light water, and its temperature varies within the range of 350-625°C at a pressure of about 25 MPa. The objective of this paper is to perform a onedimensional steady-state thermal-hydraulic analysis of the reentrant-channel design with different types of fuels, namely UO_2 and UN. The thermal-hydraulics analysis was conducted while the 78-element fuel-bundle design was chosen as the reference fuel bundle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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