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Enregistrement W4401186893 · doi:10.37394/232010.2024.21.11

Numerical Investigation of Nanofluid’s Heat Transfer Performance in Passive Residual Heat Removing System of AP1000 Nuclear Reactor

2024· article· en· W4401186893 sur OpenAlexaff
Mantasha Ponkty, Anamika Puja, Abdus Sattar Mollah

Notice bibliographique

RevueWSEAS TRANSACTIONS ON ADVANCES in ENGINEERING EDUCATION · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidResidualHeat transferNuclear engineeringMaterials scienceNuclear reactorThermodynamicsComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Passive Heat Removal system (PHRS) is designed to remove the residual heat from the core in case of a station blackout, failure of emergency core cooling system, or failure of feedwater supply through the Passive Residual Heat Removal Heat Exchanger (PRHR HX). PRHR HX consists of a C-shaped tube bundle as a heat exchanger and the In-Containment Refueling Water Storage Tank (IRWST) as a heat sink. A temperature distribution of this passive heat removal system of an AP1000 Reactor is generated using COMSOL Multiphysics and the heat transfer coefficient is calculated to illustrate the effectiveness of the PHRS. A comparison of the heat transfer coefficient between the IRWST filled with water and nanofluid has been generated using the PRHR HX design. Thermophysical properties of nanofluids have been calculated in the process of calculating the heat transfer coefficient. Numerical results show the difference in temperature reduction of Al2O3, TiO2, and Ag as opposed to water in the IRWST. Time-dependent heat conduction of water and nanofluid results contribute to the effective analysis of passive heat removal systems and provide information for the safe operation of AP1000 reactors. By the end of 2024/2025, two VVER-1200 power stations with a combined capacity of 2400 MW will be operating in Bangladesh. For safety and licensing reasons, heat transfer simulation of VVER-1200 can be performed using COMSOL software.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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
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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