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Enregistrement W2888175836 · doi:10.5006/2866

Predicting Radionuclide Release Rates from Spent Nuclear Fuel Inside a Failed Waste Disposal Container Using a Finite Element Model

2018· article· en· W2888175836 sur OpenAlexaff
Nazhen Liu, Ziyan Zhu, Linda Wu, Zack Qin, James J. Noël, David W. Shoesmith

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensCanadian Nuclear LaboratoriesWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadionuclideRadioactive wasteContainer (type theory)Waste managementSpent nuclear fuelHigh-level wasteEnvironmental scienceNuclear engineeringFinite element methodRadiochemistryMaterials scienceEngineeringChemistryStructural engineeringComposite materialNuclear physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Models for the corrosion of spent nuclear fuel (fission and actinide-doped uranium dioxide) provide the essential source term for the release of radionuclides from within a failed nuclear waste container in a deep geologic repository. Although redox conditions within a repository are expected to be anoxic, exposure of the fuel to groundwater will cause the generation of oxidants at the fuel surface, leading to its corrosion and the release of radionuclides. The influence of these oxidants will be partially mitigated by the anoxic corrosion of the inner walls of the steel container to produce the oxidant scavengers, Fe2+ and H2. This review summarizes the development of a finite element model developed to determine the influence of the various redox-controlling species (H2O2, Fe2+, H2). Both one-dimensional and two-dimensional models are described, with the latter required to take into account the fractured geometry of the fuel.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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