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Enregistrement W3208818547 · doi:10.1088/1742-6596/2048/1/012028

Multi-group cross section library generation for HTGR lattice physics code XPZ

2021· article· en· W3208818547 sur OpenAlexaff
Lerui Zhang, Ding She, Lei Shi, Richard Chambon, Alain Hébert

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclideNuclear dataCode (set theory)ComputationComputer scienceComputational scienceLattice (music)Source codeNuclear engineeringPhysicsNuclear physicsSet (abstract data type)AlgorithmProgramming languageEngineeringNeutron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The XPZ code was previously developed for the lattice physics computation in High Temperature Gas-cooled Reactors (HTGRs), which adopted the multi-group cross section library converted from the existing open-source DRAGON library. In this paper, a new format of multi-group cross section library named XPZLIB has been implemented in XPZ code. XPZLIB is designed in binary and HDF5 formats, including detailed data contents for resonance, transport and depletion calculations. A new data-processing module named XPZR is developed based on NJOY-2016 to generate nuclide dependent XPZLIB from the most recent evaluated nuclear data, and besides, the PyNjoy-2016 system is developed for automatic generation of integrated XPZLIB including a complete set of nuclides. The new generated XPZLIB is presented with the XPZ code. Numerical results demonstrate the accuracy of the new library XPZLIB and the reliability of the data processing scheme. Moreover, the influence of different versions of ENDF/B data is investigated.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,713

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 savante0,0000,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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