A Thoria and Thorium Uranium Dioxide Nuclear Fuel Performance Model Prototype and Knowledge Gap Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Thorium-based fuel cycles can improve fuel sustainability within the nuclear power industry. The Canadian supercritical water-cooled reactor (SCWR) concept uses this path to achieve the sustainability requirement of the Gen-IV Forum. The study of thorium dioxide/thoria ThO2-based fuel irradiation behavior is significantly less advanced than that of uranium dioxide (UO2) fuel, although ThO2 possesses superior thermal conductivity, thermal expansion, higher melting temperature, and oxidation resistance that may improve both fuel performance and safety. The fuel and sheath modeling tool (FAST), a fuel performance model for UO2 fuel, was developed at the Royal Military College of Canada (RMCC). FAST capability has been extended to include thoria (ThO2), thorium uranium dioxide (Th,U)O2, and thorium plutonium dioxide (Th,Pu)O2 as fuel pellet materials, to aid in designing and performance assessment of Th-based fuels, including SCWR (Th,Pu)O2 fuel. The development and integration of ThO2 and (Th,U)O2 models into the existing FAST model led to the multipellet material FAST (MPM-FAST). Model development was performed in collaboration between RMCC and Canadian Nuclear Laboratories (CNL). This paper presents an outline of the ThO2 and (Th,U)O2 MPM-FAST model, a comparison between modeling results with postirradiation examination (PIE) data from a test conducted at CNL, and an account of the knowledge gap between our ability to model ThO2 and (Th,U)O2 fuel compared to UO2. Results are encouraging when compared to PIE data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».