Coupled CLASS and DONJON5 3D full-core calculations and comparison with the neural network approach for fuel cycles involving MOX fueled PWRs
Notice bibliographique
Résumé
The scenario code CLASS relies on infinite assembly simulation to predict fuel actinide inventories at exit burnup. In the current work, we replace these assembly calculations by full-core simulations and evaluate the impact on actinide inventories predicted by CLASS. To achieve this goal, we generate neural network training databanks for CLASS using the lattice code DRAGON5. For UOX fuels, the databanks are sampled stochastically for exit burnup, moderator boron concentration and uranium 235 enrichment while for MOX fuels an eight-dimensional grid is sampled that also accounts for plutonium and americium-241 initial contents. DRAGON5 is used to generate the databases for DONJON5 3D full-core diffusion calculations in CLASS. Results obtained using neural networks CLASS and DONJON5/CLASS calculations are then compared to assess the different assumptions used in classical scenario simulations and determine the major source of errors. A simple UOX scenario involving long-term fuel storage and a more complex scenario involving reprocessed UOX spent fuel and MOX fabrication are then studied. They show that inventories of uranium 235 and minor actinides are sensitive to full-core simulations. Moreover, the neural networks CLASS simulations can be improved using an adapted kthreshold that depends on the initial fuel composition.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».