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Enregistrement W2706517550 · doi:10.1299/jsmeicone.2015.23._icone23-2_10

ICONE23-2024 DEVELOPMENT OF "INTERMEDIATE HEAT EXCHANGE" SIMULATOR OF THE DMS FOR CO-GENERATION

2015· article· en· W2706517550 sur OpenAlexaboutno aff
Tomohiko Ikegawa, Kazuaki Kito, Koji Nishida

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular designHeat exchangerNuclear engineeringProcess engineeringFlexibility (engineering)Nuclear powerEngineeringMechanical engineeringEnvironmental scienceComputer scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hitachi-GE Nuclear Energy Ltd. (Hitachi-GE) has developed a conceptual design for the Double MS: modular simplified & medium small reactor (DMS) under the sponsorship of The Japan Atomic Power Company. The DMS is one of the small-to-medium sized reactors (SMRs) of boiling water reactor (BWR) type, which has been predicted to overcome almost all economy of scale concerns when compared to proven conventional advanced BWR (ABWR) technologies. The DMS design was dedicated to generate electric power, and in order to enhance flexibility for usage of the DMS, the University of Saskatchewan, Hitachi-GE and Hitachi Ltd. (Hitachi) have collaborated on a joint research and development (R&D) initiative to study the utilization of heat and steam from the balance of plant (BOP) for thermal utilization (TU) applications such as district heating, process heating, etc. Based on the DMS of the 300MWe class, Hitachi is developing heat balance evaluation tools for the BOP system and the intermediate heat exchanger (IHX) system which is implemented for heat transfer from the BOP to the TU application in order to detect radioactive materials from the BOP and to prevent leakage to the TU applications. In this paper, a part of the IHX system heat balance simulator for the co-generation DMS is described.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,444

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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