Uranium mineral-resources: the current state and perspectives for development. Review
Notice bibliographique
Résumé
The article covers current state, prospects of development, priority directions of reproduction and expansion of the uranium mineral resource base of the Russian nuclear industry. The state of the uranium mining industry in Russia and for individual uranium mining enterprises as Priargun Production Mining and Chemical Corporation PJSC, Hiagda JSC and Dalur JSC is characterized. The main plans for the development of uranium mining enterprises and existing problems are reflected. Within the framework of the problem, promising provinces, regions and specific exploration objects are presented, which require forecast-thematic, prognostic-mineragenic and prospecting works. According to the basic scenario of the development of the world nuclear power industry, uranium mining by 2030 should increase by 1,5 times. Production at operating mines will decline, and the planned new mines will only be able to compensate for the outgoing capacity. It is planned an additional 30 thousand tons of uranium per year will be extracted at new promising mines. Despite the depressive uranium market, uranium mining in 2016 reached 62 thousand tons – a historic maximum since 1988. The total uranium resource is more than sufficient to ensure the long-term needs of nuclear industry. In-situ underground leaching becomes main method of uranium extraction since 2010. Rosatom has acquired a Canadian public company Uranium One in 2010 in order to secure long-term uranium supply for Russian nuclear fuel cycle chain. Rosatom has consolidated on its basis high-performance uranium assets in Kazakhstan and in other countries. Uranium One has increased annual production almost 5 times during the last 8 years and became a fourth global U producer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».