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Enregistrement W2761257271

Tirupati to open 12,000 tpa Madagascan graphite mine in 2015

2015· article· en· W2761257271 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Syrett

Notice bibliographique

RevueIndustrial Minerals · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphite, nuclear technology, radiation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraphiteMaterials sciencePelletsPebbleCarbon fibersWaste managementCeramicMetallurgyMineralogyEngineeringGeologyComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Jon Hykawy] explained how the pebble bed modular reactor (PBMR) design, which uses fuel 'pebbles' composed of a highly pure, nuclear grade graphite matrix hosting ceramic-coated fuel pellets as well as a graphite-lined reactor core, has been pursued for decades as a safer and more efficient alternative to conventional models. Hykawy pointed to calculations by the Massachusetts Institute of Technology (MIT), which suggest that an 110 MWe PBMR, based on MIT's own design, requires 80 tonnes of graphite in the form of uranium-flecked pebbles; 28 tonnes of graphite as pure pebbles for the core neutron reflector; and 426 tonnes of solid graphite in the reactor's outer reflector shield. So the overall winner for PBMR is probably going to be synthetic graphite, he said, but added that two Canadian natural graphite companies - Zenyatta Ventures, which owns the Albany graphite deposit in Ontario and Canada Carbon, which owns the Miller property in Quebec - have demonstrated the ability to produce the required purity, using a caustic bake process on the hydrothermal lump/vein-type ores yielded by the two deposits.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,183 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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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