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Enregistrement W4312346353 · doi:10.1115/pvp2022-85985

Design Modification Implementations for Mitigating the Reactor Inner Zone Inlet Header Temperature in CANDU Reactor Units

2022· article· en· W4312346353 sur OpenAlexaff
Preston Tang, Bing Li, Akash Bhatia, Leon Cramer

Notice bibliographique

RevueVolume 2: Computer Technology and Bolted Joints; Design and Analysis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensKinectrics (Canada)Bruce Power (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoiler feedwaterHeaderNuclear engineeringHeat exchangerPipingEnvironmental scienceProcess engineeringInletBoiler (water heating)EngineeringWaste managementMechanical engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Reactor Inner Zone Inlet Header (RIZIH) temperatures have raised more rapidly in the CANDU units in general, compared to the original aging predictions. This adverse trend is caused by a degradation mechanism that affecting heat exchange efficiency in certain areas of the process systems. The main contributor to the RIZIH temperature increase is the fouling in the preheaters and steam generator/boilers due to magnetite deposits on tube internal diameters. The RIZIH temperature rise had caused units de-rates to ensure the reactor safety and comply with the regulatory requirements. As reported in a previous PVP paper (PVP2017-65096), multiple design alternatives were considered and evaluated to address the adverse condition, the best design option with a piping modification by adding external feedwater bypass of high pressure heater was selected to improve RIZIH temperature control. Following the conceptual engineering, preliminary design and detail design, the engineering change was implemented in two CANDU reactor units between 2018 and 2019. This paper reports out the field physical implementations and discusses the effectiveness of the design change on mitigating the RIZIH temperature rise, it also presents the operational and financial benefits actualized through observations of the two implementing units.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,199 · 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'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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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