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Enregistrement W4323537428 · doi:10.1155/2023/6163974

Modelling and Validation of CANDU Shim Operation Using Coupled TRACE/PARCS with Regulating System Response

2023· article· en· W4323537428 sur OpenAlexafffund
Simon Younan, D. R. Novog

Notice bibliographique

RevueScience and Technology of Nuclear Installations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity Network of Excellence in Nuclear Engineering
Mots-clésShim (computing)Nuclear engineeringTransient (computer programming)EngineeringSimulationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In CANDU reactors, shim operation is used when the online refuelling capability becomes temporarily unavailable. Adjuster rods, normally in-core to provide flux flattening, are withdrawn in sequence to provide additional reactivity as the fuel is depleted. In a CANDU 900 reactor, up to three of the eight adjuster banks may be withdrawn, with the power derated accordingly. In this study, the shim operation was modelled using a combination of TRACE_Mac1.1, PARCS_Mac1.1, and scripts modelling the reactor regulating system, all running as a single coupled simulation. A driver script simulated the operation as a sequence of steady-state, depletion, and transient models. The results were compared to operational data from a nuclear power plant, evaluating the key figures of merit. The simulation was extended beyond the operational data by reducing the power to 59% FP and withdrawing the remaining adjusters, to observe the behaviour of the simulated reactor for a deeper reactivity-driven transient. Sensitivity cases, including adjuster rod depletion and nuclear data uncertainty, were also evaluated. This study was able to successfully reproduce the general results of the shim operation. Some discrepancies were observed between the simulation and dataset for the duration of the shim, particularly for the one bank out phase of the shim. Several potential causes for the early phase behaviour were identified. When the simulation was extended, the model predicted that a power reduction below 60% FP would lead to xenon poison out when the adjusters were depleted, with the timing sensitive to the adjuster depletion. Nodalisation of the PARCS model also had a significant impact, due to the effect on adjuster nodalisation and its area-of-effect with respect to the actual adjuster locations. Nuclear data uncertainty had a lesser but still noticeable effect. Other parameters, such as the distribution of fuel burnups in the core, only had a small effect on the shim operation.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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