Capability Enhancements for System-level thermal Hydraulic Modeling of Lead Fast Reactors
Notice bibliographique
Résumé
This project has focused on the use, assessment, and development of the SAS4A/SASSYS-1 (SAS) safety analysis software. Although SAS was originally intended as a safety analysis tool for Liquid Metal cooled Fast Reactors (LMFRs), which includes both Sodium Fast Reactors (SFRs) and Lead Fast Reactors (LFRs), the vast majority of its recent development and customization has been tailored to SFRs. In general, enhancements that are made to the software for SFRs are applicable to LFRs, however, the fuel composition and corrosive nature of lead requires careful consideration when performing safety analysis of an LFR. In this project an emphasis was placed on closing gaps that are associated with modeling LFRs using SAS. The principal objective of the project was to enhance the ability of SAS as a licensing tool for LFRs. This objective was to be accomplished through three tasks: 1) Enhance the ability of SAS to couple with external software; 2) Improve the underlying physics models in SAS, with priority given to models that are highly relevant to LFRs; 3) Extend the Verification and Validation (V&V) basis of the software
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».