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Enregistrement W3201788039 · doi:10.1016/j.net.2021.09.030

Design of a direct-cycle supercritical CO2 nuclear reactor with heavy water moderation

2021· article· en· W3201788039 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Petroski, E.F. Bates, B. Dionne, B. Connor Johnson, Alex Mieloszyk, X. Cheng, Pavel Hejzlar

Notice bibliographique

RevueNuclear Engineering and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercritical fluidNuclear engineeringCoolantNuclear powerNuclear reactor coreFuel cycleDecay heatReactor designNuclear reactorInherent safetyEnvironmental scienceProcess engineeringEngineeringMechanical engineeringNuclear physicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new reactor concept is described that directly couples a supercritical CO2 (sCO2) power cycle with a CO2-cooled, heavy water moderated pressure tube core. This configuration attains the simplification and economic potential of past direct-cycle sCO2 concepts, while also providing safety and power density benefits by using the moderator as a heat sink for decay heat removal. A 200 MWe design is described that heavily leverages existing commercial nuclear technologies, including reactor and moderator systems from Canadian CANDU reactors and fuels and materials from UK Advanced Gas-cooled Reactors (AGRs). Descriptions are provided of the power cycle, nuclear island systems, reactor core, and safety systems, and the results of safety analyses are shown illustrating the ability of the design to withstand large-break loss of coolant accidents. The resulting design attains high efficiency while employing considerably fewer systems than current light water reactors and advanced reactor technologies, illustrating its economic promise. Prospects for the design are discussed, including the ability to demonstrate its technologies in a small (∼20 MWe) initial system, and avenues for further improvement of the design using advanced technologies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,170
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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