Model for Predicting LISS Nozzle Proximity to CANDU Fuel Channels Using Eddy Current Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Horizontally oriented fuel channels (FCs) in CANadian Deuterium Uranium (CANDU) nuclear reactors are composed of an inner pressure tube (PT), surrounded by a larger diameter calandria tube (CT). A transmit-receive eddy current probe is used to measure gap between the two tubes from within the PT. Reactors also contain liquid injection shutdown system (LISS) nozzles, which are perpendicular to and beneath some rows of FCs. Due to fuel bundle weight and high operating temperatures (inlineFormula 2 -LpyC), FCs sag over their lifespan, approaching the LISS nozzles. In the case of LISS-CT contact, there is potential for CT damage. LISS nozzles that are close to FCs also compromise eddy current PT-CT gap measurements due to sensitivity of the probe to the additional conducting structure. Finite element method (FEM) software was used to model eddy current probe response from a nearby LISS nozzle. FEM simulation results, calibrated on only the gap response, were found to be in good agreement with previously collected experimental data. The FEM model was used to simulate a training dataset for a predictive LISS-PT algorithm based on a modified Gram-Schmidt multiple regression. This algorithm displayed excellent agreement with the same algorithm that was trained using experimental data, both having comparable root-mean-square error (RMSE) when applied to the same experimental validation data. The FEM model demonstrates the potential for examining historical in-reactor gap data, where calibrations that include the presence of a nearby LISS nozzle are not available, as well as providing cost savings by augmenting training data sets with simulated results.
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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 ».