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Enregistrement W2791718322 · doi:10.1088/1742-6596/962/1/012033

Cooling Performance Analysis of ThePrimary Cooling System ReactorTRIGA-2000Bandung

2018· article· en· W2791718322 sur OpenAlexfundno aff
Ign. Djoko Irianto, Sukmanto Dibyo, Syaiful Bakhri, Geni Rina Sunaryo

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésCoolantNuclear engineeringPressurizerWater coolingTRIGAVolumetric flow rateMass flowMass flow rateHeat transferMechanicsMaterials scienceThermodynamicsChemistryResearch reactorNuclear physicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conversion of reactor fuel type will affect the heat transfer process resulting from the reactor core to the cooling system. This conversion resulted in changes to the cooling system performance and parameters of operation and design of key components of the reactor coolant system, especially the primary cooling system. The calculation of the operating parameters of the primary cooling system of the reactor TRIGA 2000 Bandung is done using ChemCad Package 6.1.4. The calculation of the operating parameters of the cooling system is based on mass and energy balance in each coolant flow path and unit components. Output calculation is the temperature, pressure and flow rate of the coolant used in the cooling process. The results of a simulation of the performance of the primary cooling system indicate that if the primary cooling system operates with a single pump or coolant mass flow rate of 60 kg/s, it will obtain the reactor inlet and outlet temperature respectively 32.2 °C and 40.2 °C. But if it operates with two pumps with a capacity of 75% or coolant mass flow rate of 90 kg/s, the obtained reactor inlet, and outlet temperature respectively 32.9 °C and 38.2 °C. Both models are qualified as a primary coolant for the primary coolant temperature is still below the permitted limit is 49.0 °C.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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