Cross-jurisdictional analysis and forecasting of North American nuclear fuel inventory using a standardized unit
Notice bibliographique
Résumé
This study fills the noted gap in comparative analyses of spent nuclear fuel (SNF) by assessing inventories from two key nuclear power regions, the USA and Canada, using a comprehensive analytical framework and standardized data from 2009 to 2021. In the USA, SNF inventory increased by 14.7 % in fuel assembly weight and 47 % in residual heavy metal content compared to Canada, in line with their use of light water reactors. Canada's SNF production is directly correlated to its nuclear power output, influenced by the lower burnup of natural uranium fuel used in CANDU reactors (R 2 = 0.57; p-value < 0.05) while the USA shows insignificant correlation, likely due to a variety of reactor types and higher burnup rates (R 2 = 0.008; p-value > 0.05). Further, the study identifies a strong negative correlation between uranium mine production and SNF inventory in the USA, indicating a reliance on imports amidst negligible domestic mining. In contrast, Canada also exhibits moderate negative dependency due to its position as a major uranium exporting jurisdiction. The obtained negative correlations with coal rents in both countries indicate a shift towards more nuclear energy use, impacting economic growth and energy patterns. The developed predictive models indicate a higher future SNF increase in Canada than in the USA. These findings are essential for planning the transition from temporary to permanent SNF disposal, ensuring safe long term management of radioactive waste.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».