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Enregistrement W4398205676 · doi:10.1115/1.887738_ch10

Reliability Analysis of Steam Generator Level Control Valves

2024· book-chapter· en· W4398205676 sur OpenAlexaff
Mahesh D. Pandey, Mark Goodchild, Ahmad Sherzad, Rui Wang

Notice bibliographique

RevueASME eBooks · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensOntario Power GenerationUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringBoiler (water heating)Generator (circuit theory)Computer scienceEnvironmental scienceNuclear engineeringAutomotive engineeringEngineeringWaste managementPhysicsPower (physics)Thermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The feedwater level in steam generators of a nuclear reactor is controlled by air-operated level control valves (LCVs). In the air operated valves, aging related degradation of diaphragm causing the air leak is a dominant mode of malfunction of the valve actuator. The paper summarizes the operating experience of a group of 32 large LCVs (10” size), which includes occurrences of various types of malfunctions, repair actions, and valve overhauls over a period of 20 years. The operating history of each valve is translated into complete and right-censored lifetime data. This paper presents the statistical analysis of the valve lifetime data and estimates the Weibull reliability curve for various failure modes of the valve. The three major groups of components, actuator, control, and packing have an adequate reliability. The mean lifetime of the actuator, control, and packing system are estimated as 21, 15, and 37 years, respectively. Further, these components do not exhibit any statistical aging effect, i.e., increase in failure rate with valve age. A simulation analysis was performed to confirm that the absence of aging effect is not an artefact of data. In other words, there is a high probability (over 0.8) of detecting the aging effect from the current dataset, if the aging were indeed present in the valve components.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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