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Enregistrement W344613022 · doi:10.13182/fst48-97

TRENTA Facility for Trade-Off Studies between Combined Electrolysis Catalytic Exchange and Cryogenic Distillation Processes

2005· article· en· W344613022 sur OpenAlexaff
I. Cristescu, L. Dörr, M. Glugla, G. Hellriegel, O.K. Kveton, D. Murdoch, P. Schäfer, S. Welte

Notice bibliographique

RevueFusion Science & Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensCanadian Fuels Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear engineeringDistillationElectrolysisMaterials scienceAir separationHeat exchangerProcess engineeringEnvironmental scienceCatalysisThermodynamicsChemistryChromatographyPhysicsOxygenPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most used methods for tritium recovery from different sources of tritiated water is based on the combination between Combined Electrolysis Catalytic Exchange (CECE) and Cryogenic Distillation (CD) processes. The development, i.e. configuration, design and performance testing of critical components, of a tritium recovery system based on the combination CECE-CD is essential for both JET and ITER. For JET, a Water Detritiation System (WDS) is not only needed to process tritiated water which has already been accumulated from operation, but also for the tritiated water which will be generated during decommissioning. For ITER, the WDS is one of the key systems to control the tritium content in the effluents streams, to recover as much tritium as possible and consequently to minimize the impact on the environment. A cryogenic distillation facility with the aim to investigate the trade-off between CECE-CD, to validate different components and mathematical modelling software is current under development at Tritium Laboratory Karlsruhe (TLK) as an extension of the existing CECE facility.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations19
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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