An experimental investigation on debris bed formation from fuel coolant interactions of metallic and oxidic melts
Notice bibliographique
Résumé
During postulated severe accidents in a light water reactor (LWR), the core melt (corium) may relocate to the lower head and fail the reactor pressure vessel (RPV). The corium is expected to undergo fuel coolant interactions (FCI) if the reactor cavity is flooded with water. Both FCI energetics and resulting debris bed coolability are of paramount importance to reactor safety, since the ex-vessel corium poses a threat to the containment integrity if steam explosion occurs or the debris bed is uncoolable, leading to release of radioactive fission products to the environment. The present study is intended to quantify the characteristics of a debris bed resulting from FCI, which are crucial to debris bed coolability. Different from the previous studies with only oxidic materials, various materials, including metallic ones of Sn, Sn-Bi and Zn as well as oxidic one of Bi2O3-WO3, were employed as the simulants of corium (mixture of UO2/ZrO2/Zr/Fe) in the present study to investigate the effects of melt materials, melt superheat and coolant subcooling on debris bed formation in a water pool. High-speed photography was applied to visualize melt jet breakup, droplets fragmentation, as well as fragments sedimentation on the pool floor. Other obtained data are debris bed shape (profile) and porosity, as well as morphology and size distribution of debris particles. The comparative results of various tests provided insights toward filling the knowledge gap on debris bed characteristics under different melt materials and compositions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».