THE EFFECTS OF TYPICAL THORIUM IMPURITIES ON THORIUM-BASED NUCLEAR FUELS
Notice bibliographique
Résumé
Natural thorium contains impurities of numerous isotopes. A study was performed to examine the influence of naturally occurring impurities in thorium-based fuels on a few parameters of interest such as: exit burnup, coolant void reactivity (CVR), fuel temperature coefficients (FTC), and the radiotoxicity of the used fuel. Two different fuel bundle designs were modeled: a 43-element bundle containing 2.25% U-233, and a 35-element bundle containing 1.45% U-233. Naturally occurring thorium fuel impurities were applied to both fuel bundle models at various concentrations, from 0% to 100% of the expected maximum. For burnup-averaged k-infinity (k∞) values of 1.050 and 1.030, exit burnup, burnup-weighted CVR, and burnup-weighted FTC were calculated using the neutron transport code WIMS-AECL, and plotted against fraction of full impurity concentration to determine how the impurity levels affect these reactor physics parameters of interest. For the most-realistic (for CANDU) burnup-averaged k∞ of 1.050, both the inhalation radiotoxicity and the production of U-232 were calculated using the fuel depletion code WOBI. Up to the maximum impurity concentrations considered, no effects on the investigated fuel performance parameters were found to be greater than a few percent.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».