MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4383533819 · doi:10.1115/1.4062917

Implementation of Solar Salt Properties Into ARIANT and Simulation of Pressurized Loss of Forced Circulation in a High Temperature Gas-Cooled Small Modular Reactor

2023· article· en· W4383533819 sur OpenAlexaffabout
Jason Wu, T. Beuthe, Aleksandar Vasić

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Engineering and Radiation Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoolantNuclear engineeringModular designMolten saltEnvironmental scienceNatural circulationMechanical engineeringComputer scienceThermodynamicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Small modular reactors (SMRs) are actively being considered for use in Canada. Some proposed SMRs can make use of solar salt as an intermediate coolant for a heat storage system. The development of thermalhydraulic simulation tools is one of the key capabilities needed to examine the performance of SMRs and license this class of reactors. This article summarizes the implementation of molten solar salt fluid properties into the algorithm for analysis of network thermalhydraulics (ARIANT) and uses this code to simulate a high temperature gas-cooled SMR with helium and solar salt as its primary and secondary coolants during a pressurized loss of forced circulation (PLOFC) event. This work demonstrates the ability of ARIANT to simulate transient events in a two-loop reactor system consisting of helium and solar salt as coolants and helps to establish ARIANT as a tool for SMR analysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nuclear Engineering and Radiation ScienceMême sujetAdsorption and Cooling SystemsTravaux en français237 207