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Enregistrement W2973090408 · doi:10.1115/1.4044748

A Study of Superhomogenization Applied to PHWR Lattices

2019· article· en· W2973090408 sur OpenAlexafffund
Thomas A. Ferguson, Eleodor Nichita

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Engineering and Radiation Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHomogenization (climate)Nuclear reactor coreLattice (music)Light-water reactorNeutron transportHomogeneousNuclear engineeringMechanicsPhysicsMaterials scienceStatistical physicsNeutronNuclear physicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To reduce computational expenses, full-core production-type neutronics calculations are customarily performed using a simplified core-model whereby large regions of the core, called nodes, are assumed to be homogeneous. The process of generating the few-group homogenized-node macroscopic cross sections is called lattice homogenization. The simplest homogenization method is standard homogenization (SH) and full-core models based on it do not usually reproduce heterogeneous-core calculations too closely. To improve agreement between node-homogenized core results and heterogeneous-core results, advanced homogenization techniques are used. Such techniques tend to use additional parameters besides homogenized macroscopic cross sections. Superhomogenization (SPH) is an advanced lattice homogenization method, which has been developed initially for light-water-reactor (LWR) lattices whereby fuel elements are arranged in a rectangular array. It has the advantage of not requiring any modification to the full-core diffusion code for its implementation. For LWRs, SPH establishes neutronic equivalence between detailed-geometry heterogeneous fuel-pin cells and homogenized fuel-pin cells by adjusting homogenized multigroup macroscopic cross sections and diffusion coefficients. This work investigates the possible use of the SPH methodology for pressurized heavy-water reactor (PHWR) lattices whose fuel pins are arranged in concentric rings rather than in a rectangular array. Results for single-node (SN) as well as multinode (MN) lattice-calculation models are presented. Results show that, with proper region definition, the SPH methodology can be used for PHWR lattices but that improvement in homogenization accuracy is only marginal compared with SH when comparing results for the same type of lattice model (SN or MN).

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)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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