MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399504029 · doi:10.1051/epjn/2024008

Multi-physics DONJON5 reactor models for improved fuel cycle simulation with CLASS

2024· article· en· W4399504029 sur OpenAlexafffund
Gabriel Billiet, Xavier Doligez, G. Marleau, Marc Ernoult, Alain Hébert, Nicolas Thiollière

Notice bibliographique

RevueEPJ Nuclear Sciences & Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNuclear engineeringPlutoniumBurnupNeutron transportNuclear reactor coreThermal hydraulicsEnvironmental scienceNeutronPhysicsMechanicsNuclear physicsHeat transferEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigates reactor model biases and their consequences in nuclear scenario simulations. Usually, the models for Pressurized Water Reactors are based on infinite 2D assembly depletion simulations, but recent work has shown the importance of 3D complete core simulation for uncertainty reduction. The consideration of a whole core leads to new reactor parameters in the simulations that may bring additional biases. The fuel temperature distribution is one of them, and previous work considered isothermal reactors, leading to probable uncertainties in spent fuel inventory at reactor discharge. To quantify those biases and their propagation in a full scenario simulation, new advanced reactor models have been developed, based on neutronics and thermal-hydraulics couplings at the core level performed with DONJON5. Results show that the plutonium isotopic quality of spent fuel is biased for an isothermal core, with values systematically higher than for multi-physics calculations. In order to propagate those discrepancies in fuel cycle simulations that involve plutonium recycling in PWR MOX fuels, the coupling between CLASS and DONJON was renewed in order to add new fuel parameters such as the fuel temperature in the core burn-up simulation. A new methodology for data interpolation from lattice calculation has been implemented that allows acceptable computational time for DONJON5 calculations that are done within the fuel cycle simulation performed by CLASS. Comparison between isothermal and multi-physics reactor models for advanced scenario simulations performed with CLASS shows that the isothermal hypothesis leads to biases up to 10% for plutonium inventory in the UOX spent fuel stockpile, comparable with biases associated with other reactor parameters such as the loading pattern.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEPJ Nuclear Sciences & TechnologiesMême sujetNuclear reactor physics and engineeringTravaux en français237 207