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Enregistrement W2752203539 · doi:10.1115/1.4037807

Thermal-Hydraulics Program in Support of Canadian SCWR Concept Development

2017· article· en· W2752203539 sur OpenAlexafffundabout
Laurence K.H. Leung, A. Nava-Dominguez

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Engineering and Radiation Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Laboratories
Mots-clésThermal hydraulicsSupercritical fluidHeat transferHydraulicsRefrigerantMaterials scienceCritical heat fluxMechanicsNozzleFlow (mathematics)ThermalNuclear engineeringMechanical engineeringThermodynamicsHeat transfer coefficientHeat exchangerEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermal-hydraulics program in support of the development of the Canadian supercritical water-cooled reactor (SCWR) concept has undergone several phases. It focused on key parameters such as heat transfer, critical flow, and stability of fluids at supercritical pressures. Heat-transfer experiments were performed with tubes, annuli, and bundles in water, carbon dioxide (CO2), or refrigerant flows. Data from these experiments have led to enhancement in understanding of the phenomena, improved prediction methods, and verified analytical tools. In addition, these experiments facilitated the investigation of separate effects on heat transfer (such as geometry, diameter, spacing device, and transient). Chocking flow characteristics were studied experimentally with sharp-edged nozzles of two different sizes of opening. Experimental data have been applied in improving the critical-flow correlation in support of accident analyses. A one-dimensional (1D) analytical model for instability phenomena has been developed and assessed against the latest experimental data for quantifying the prediction capability and applicability.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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