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Enregistrement W4409282631 · doi:10.1115/1.4068390

Master (Spark Plasma) Sintering Curve of UO2 and UO2-10 Vol. % Mo Fuel Material

2025· article· en· W4409282631 sur OpenAlexaff
Anil Prasad, Murali Krishna Tummalapalli, Linu Malakkal, Lukas Bichler, Jerzy A. Szpunar, Charles Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Engineering and Radiation Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanCanadian Nuclear LaboratoriesOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpark plasma sinteringMaterials scienceSinteringPlasmaMetallurgySPARK (programming language)Nuclear engineeringNuclear physicsComputer sciencePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract UO2-molybdenum (Mo) composites are being considered for accident tolerant fuel (ATF) applications in commercial nuclear reactors. In this study, UO2-10 vol. % Mo was fabricated using spark plasma sintering (SPS), where the particle size of Mo was varied between 30 nm, 60 nm, 100 nm, and 150 μm, to study its effect on the densification of the UO2-10 vol. % Mo composite. A decrease in Mo particle size was identified to cause a shift in densification peaks in UO2-Mo toward higher temperature, due to the Mo particles coating the bigger UO2 particles. The in situ ram displacement data was used to construct a master sintering curve (MSC), which was validated using additional SPS trials. The accuracy of the MSC was measured by the standard deviation between prediction and experimentally observed data, which varied from 0.7% to 4.8%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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