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Enregistrement W3152114 · doi:10.13182/nt03-a3410

Performance Evaluation of Fabry-Perot Temperature Sensors in Nuclear Power Plant Measurements

2003· article· en· W3152114 sur OpenAlexaboutno aff
Hanying Liu, D.W. Miller, J.W. Talnagi

Notice bibliographique

RevueNuclear Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceIrradiationEnvironmental scienceInterferometryNeutronOptical fiberNuclear power plantOpticsTemperature measurementIntensity (physics)Fabry–Pérot interferometerNuclear engineeringOptoelectronicsPhysicsNuclear physicsWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Fiso Fabry-Perot fiber-optic temperature sensor was selected for performance evaluation and for potential application in nuclear power plants because of its unique interferometric sensing mechanism and data-processing technique, and its commercial availability. It employs a Fizeau interferometer and a charge-coupled device array to locate the position of the maximum interference fringe intensity, which is directly related to the environmental temperature. Consequently, the basic sensing mechanism is independent of the absolute transmitted light intensity, which is the most likely parameter to be affected by external harsh environments such as nuclear irradiation, high pressure/temperature, and cyclical vibration.This paper reports research on the performance of two Fiso Fabry-Perot temperature sensors in environmental conditions expected in nuclear power plants during both normal and abnormal (i.e., accident) conditions. The environmental conditions simulated in this paper include gamma-only (60Co) irradiation, pressure/temperature environmental transient, and mixed neutron/gamma field, respectively.The first sensor exhibited no failure or degradation in performance during and following gamma-only irradiation in which a total dose of 15 kGy was delivered at a dose rate of 2.5 kGy/h. Following gamma irradiation, this sensor was then tested for 10.75 days in a thermohydraulic environment prescribed by the Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE323-1983. Intermittent behavior was observed throughout the latter portions of this test, and degradation in performance occurred after the test. Visual evaluation after opening the sensor head indicated that the internal welding methodology was the primary contributor to the observed behavior during this test. Further consultation with the vendor shows that the robustness and reliability of Fiso sensors can be substantially improved by modifying the internal welding methods.The second Fiso temperature sensor was tested in a mixed neutron/gamma environment, in which the total neutron fluence was 2.6 × 1016 neutrons/cm2 and the total gamma dose was 1.09 × 108 rads. During the initial calibration following completion of the test, the sensor exhibited a fixed offset of 18.9°C (34°F offset) but responded linearly to change in temperature. An annealing phenomenon was observed as the temperature increased, which reduced the offset by ~63%. This observed phenomenon will be very valuable in the model building for on-line maintenance and calibration of the Fiso temperature sensor in a mixed neutron/gamma irradiation field. Fiso Technologies in Canada has suggested that the temperature offset may also be reduced by improved welding methods. If these shifts can be compensated in the on-line sensing or calibration model of the Fiso sensor, then this type of fiber optic sensor will be competitive in nuclear power plant applications.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations16
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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