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Enregistrement W4281757851 · doi:10.1097/hp.0000000000001589

Accident Simulation Study for Nuclear Power Plants Impacting Louisiana: Differences in 2017 vs. 1992 Protective Action Guidelines

2022· article· en· W4281757851 sur OpenAlexaff
M. McMahon, Jeffery C. Chancellor

Notice bibliographique

RevueHealth Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear power plantLoss-of-coolant accidentRadiological weaponNuclear powerFukushima Nuclear AccidentEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringCoolantMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Louisiana has aligned its radiological emergency program with the 2017 US Environmental Protection Agency Protective Action Guides Manual but has added a child thyroid dose evacuation threshold in lieu of distributing potassium iodide to the public. The nuclear power plants will continue to align with the 1992 manual for the foreseeable future, which could lead to possible accident scenarios in which state recommendations would differ from those of the utility. The objective of this study is to predict what accident and weather conditions will lead to a differing set of recommendations. This study performs a representative set of simulations of potential nuclear power plant accidents using a combination of the RASCAL software package, provided by the Nuclear Regulatory Commission, and a Software system used by Entergy combining an older RASCAL dose modeling methodology with plant-specific input. Four preliminary results of this study are presented: a spent fuel fire where differences in whole body dose lead to very different evacuations, a loss of coolant accident in which the child thyroid dose is the determining factor, a core melt accident using stack monitors to locate the evacuation threshold point, and a spiked coolant accident that could lead to an evacuation order before the plant declares a General Emergency. Weather plays as great a role as accident conditions in determining whether the evacuation recommendations differ. The completed results of this study can provide guidance to states as they evaluate the transition to the 2017 guidelines.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,403
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,117 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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