Nuclear waste from small modular reactors
Notice bibliographique
Résumé
Small modular reactors (SMRs; i.e., nuclear reactors that produce <300 MW elec each) have garnered attention because of claims of inherent safety features and reduced cost. However, remarkably few studies have analyzed the management and disposal of their nuclear waste streams. Here, we compare three distinct SMR designs to an 1,100-MW elec pressurized water reactor in terms of the energy-equivalent volume, (radio-)chemistry, decay heat, and fissile isotope composition of (notional) high-, intermediate-, and low-level waste streams. Results reveal that water-, molten salt–, and sodium-cooled SMR designs will increase the volume of nuclear waste in need of management and disposal by factors of 2 to 30. The excess waste volume is attributed to the use of neutron reflectors and/or of chemically reactive fuels and coolants in SMR designs. That said, volume is not the most important evaluation metric; rather, geologic repository performance is driven by the decay heat power and the (radio-)chemistry of spent nuclear fuel, for which SMRs provide no benefit. SMRs will not reduce the generation of geochemically mobile 129 I, 99 Tc, and 79 Se fission products, which are important dose contributors for most repository designs. In addition, SMR spent fuel will contain relatively high concentrations of fissile nuclides, which will demand novel approaches to evaluating criticality during storage and disposal. Since waste stream properties are influenced by neutron leakage, a basic physical process that is enhanced in small reactor cores, SMRs will exacerbate the challenges of nuclear waste management and disposal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».