Study of Atmospheric Plasma-Based Mass Separation System for High-Level Radioactive Waste Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Solid spent nuclear fuel from nuclear power plants contains 3.4% fission products (80–160 amu), contributing to a radioactivity level of over 99.8%. On the other hand, liquid high-level radioactive waste (HLRW) from spent fuel reprocessing is composed of 98.9% bulk elements (0–60 amu) with 0.1% radioactivity. A separation mechanism for the mass categories into groups presents unique opportunities for managing HLRW in the long term with a considerable cost reduction. This paper proposes a thermal plasma-based separation system incorporating atmospheric-pressure plasma torches for HLRW mass separation into low-resolution mass groups. Several engineering issues must be addressed, such as waste preparation, waste injection into the plasma, and waste collecting after mass separation. Using the COMSOL Multiphysics simulation, the generic system can be studied using noble gas mass separation, and the mass filter capabilities can be further analyzed. This paper provides the history of plasma-based mass separation. The functional modelling of a thermal plasma mass separation system is proposed under atmospheric pressure. Finally, aspects of mass separation simulation using the noble gases argon and helium inside the plasma mass separation system are studied via COMSOL Multiphysics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».