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Enregistrement W4396231689 · doi:10.1016/j.nucana.2024.100111

Temperature feedback reactivity analysis for LEU-Fuelled SLOWPOKE-2 research reactor using DRAGON5 and DONJON5 codes

2024· article· en· W4396231689 sur OpenAlexaboutno aff
Otman Jaï, Otmane El Hajjaji, Abdessamad Didi

Notice bibliographique

RevueNuclear Analysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear engineeringBerylliumCoolantReflector (photography)Research reactorEngineeringMechanical engineeringPhysicsNuclear physicsNeutron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to provide a new deterministic model for the SLOWPOKE-2 nuclear research reactor at École Polytechnique de Montréal (EPM) with LEU (Low Enriched Uranium) core. Using the latest release of the code system DRAGON5 and DONJON5 and the cross-section data library ENDFB.VII rel.1 evaluation, the developed model is applied to simulate the neutronic behavior of the SLOWPOKE-2 research reactor. We studied the separate temperature effects of the main components of the core (i.e., fuel, coolant/moderator, beryllium reflector, and water reflector). The contribution of different physical phenomena to the RTC was assessed. The temperature reactivity feedback calculated using the deterministic approach based on the DRAGON5 and DONJON5 code system using the ENDF/B-VII.1 evaluated nuclear data library produced in the WIMD-D4 format is in good agreement. Therefore, this work proves the capability of DRAGON5 and DONJON5 codes, normally used for power reactors, to reliably simulate a low-power research reactor.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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