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Enregistrement W29134159 · doi:10.1007/s13205-017-1016-y

Density Functional Theory Calculations of Mass Transport in UO2

2012· article· en· W29134159 sur OpenAlexfundno aff
Anders Andersson, Boris Dorado, Blas P. Uberuaga, Christopher R. Stanek

Notice bibliographique

Revue3 Biotech · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Dietetic ResearchU.S. Department of Energy
Mots-clésFissionDiffusionVacancy defectDensity functional theoryFission productsChemical physicsThermodynamicsBinding energyChemistryMaterials scienceAtomic physicsNuclear physicsCrystallographyRadiochemistryComputational chemistryPhysicsNeutron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this talk we present results of density functional theory (DFT) calculations of U, O and fission gas diffusion in UO{sub 2}. These processes all impact nuclear fuel performance. For example, the formation and retention of fission gas bubbles induce fuel swelling, which leads to mechanical interaction with the clad thereby increasing the probability for clad breach. Alternatively, fission gas can be released from the fuel to the plenum, which increases the pressure on the clad walls and decreases the gap thermal conductivity. The evolution of fuel microstructure features is strongly coupled to diffusion of U vacancies. Since both U and fission gas transport rates vary strongly with the O stoichiometry, it is also important to understand O diffusion. In order to better understand bulk Xe behavior in UO{sub 2{+-}x} we first calculate the relevant activation energies using DFT techniques. By analyzing a combination of Xe solution thermodynamics, migration barriers and the interaction of dissolved Xe atoms with U, we demonstrate that Xe diffusion predominantly occurs via a vacancy-mediated mechanism. Since Xe transport is closely related to diffusion of U vacancies, we have also studied the activation energy for this process. In order to explain the low value of 2.4 eV found for U migration from independent damage experiments (not thermal equilibrium) the presence of vacancy clusters must be included in the analysis. Next we investigate species transport on the (111) UO{sub 2} surface, which is motivated by the formation of small voids partially filled with fission gas atoms (bubbles) in UO{sub 2} under irradiation. Surface diffusion could be the rate-limiting step for diffusion of such bubbles, which is an alternative mechanism for mass transport in these materials. As expected, the activation energy for surface diffusion is significantly lower than for bulk transport. These results are further discussed in terms of engineering-scale fission gas release models. Finally, oxidation of UO{sub 2} and the importance of cluster formation for understanding thermodynamic and kinetic properties of UO{sub 2+x} are investigated.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2012
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