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Enregistrement W3132156621 · doi:10.1051/epjconf/202124702009

VALIDATION OF THE POLARIS CANDU EXTENSION FOR LATTICE PHYSICS

2021· article· en· W3132156621 sur OpenAlexaff
Simon Younan, D. R. Novog

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsElectromagnetic shieldingSolverLattice (music)Nuclear dataNuclear engineeringComputational physicsStatistical physicsNuclear physicsMathematicsEngineeringNeutronMathematical optimizationQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polaris is a new lattice physics package, introduced in version 6.2 of the SCALE package. It uses a method of characteristics transport solver and the embedded self-shielding method. It is able to model light water reactor systems with a minimal amount of input. The goal of this project is to include support for CANDU models in Polaris for the next version of SCALE. So far, the model has been implemented and shown to give results with reasonable agreement to other SCALE sequences. This study extends the model to a reflector model, and shows that most quantities agree well with other codes. Some quantities, such as k eff and assembly discontinuity factors, are sensitive to meshing. This study also performs a correlation between the TRITON and Polaris sequences using Sampler to perturb the nuclear data. Overall, there is good agreement between the two codes, though coolant void reactivity is only moderately correlated, likely due to the differences in resonance self-shielding methods. Additionally, this work shows that a coarser mesh can be used to speed up uncertainty calculations compared to the mesh used for a best estimate. Finally, this work shows that the mass lumping feature in CENTRM significantly affects heavy water moderated calculations, whether using TRITON or calculating self-shielding factors, and thus should be disabled for heavy water calculations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
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