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Enregistrement W4362731886 · doi:10.2172/1968686

Collaborative Study on Weldability of Irradiated Stainless Steel 304 Materials Removed from The NRU Reactor

2023· report· en· W4362731886 sur OpenAlexaffabout
Jian Chen, Zhili Feng, Roger G. Miller, S. White, Wenjing Li, Lori J. Walters, Jonathan Tatman, Greg Frederick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryUT-BattelleOffice of Nuclear EnergyBattelleDivision of Materials ResearchU.S. Department of Energy
Mots-clésWeldabilityWeldingMaterials scienceIrradiationMetallurgyHeliumCrackingGrain boundaryExplosion weldingComposite materialNuclear engineeringMicrostructureArc weldingChemistryEngineeringNuclear physicsFiller metal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A collaborative research on developing advanced welding technologies for irradiated stainless steel 304 materials between CNL and ORNL has been established to support both U.S. and Canadian interests in evaluation of weld repair techniques on irradiated materials to support continuous operation of commercial nuclear power. The work utilizes unique material from the National Research Universal (NRU) reactor and the specialized welding hot cell facility at ORNL. The objective is to explore suitable welding technique and parameters and to determine the helium concentration limitation in terms of irradiated stainless-steel weldability. An additional objective is to develop the knowledge and understanding of cracking mechanisms induced by high concentration of helium in the process of weld repair of the irradiated structural alloys. This report summarizes the experimental welding evaluation on irradiated material from the NRU reactor containing helium concentrations ranging from 12 to 45 atomic parts per million (appm).

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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