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Enregistrement W2756121433 · doi:10.12943/cnr.2017.00004

DEVELOPMENT OF A HYDROGEN MANAGEMENT CONCEPT FOR THE CANADIAN SUPERCRITICAL WATER-COOLED REACTOR

2017· article· en· W2756121433 sur OpenAlexaffvenueabout
Lee Gardner, Don K Ryland, S. Suppiah

Notice bibliographique

RevueCNL Nuclear Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogenNuclear engineeringSupercritical fluidHydrogen productionWaste managementEnvironmental scienceNuclear reactorChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accidental hydrogen production in nuclear reactors has been a significant focus of nuclear reactor safety for decades. However, since the accident at Fukushima Daiichi nuclear generating station, hydrogen safety in nuclear reactors is a more relevant topic. As new reactor concepts, such as the supercritical water-cooled reactor (SCWR), are designed and developed the risk of unintentional hydrogen generation is not eliminated; however, it can be mitigated in the design. A systematic assessment of the hydrogen risk from both normal and accident conditions in the Canadian SCWR design was performed, in which various techniques to mitigate the hydrogen combustion potential were considered. While the rate of hydrogen generation under normal operating conditions was found to be low when held at supercritical water conditions, conservative estimates suggest that a significant quantity of hydrogen may be produced and released to the containment building in a severe accident. As a result, a hydrogen–oxygen management concept has been proposed to mitigate the hydrogen produced in a severe accident that includes a nitrogen-inerted containment building to reduce the combustion potential of hydrogen and the installation of passive autocatalytic recombiners for oxygen management. This hydrogen–oxygen management concept results in significant design changes and likely significant economic and operational impacts on the Canadian SCWR design.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,281
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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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