Development of a Statistical Model of Uncertainty in Time-Dependent Channel Power Distribution Predictions
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the development of a statistical model of uncertainty in channel powers predicted for a 480-channel CANada Deuterium Uranium (CANDU) reactor. It is expressed as the sum of ripple prediction uncertainty and reactor power uncertainty. Ripples are ratios of instantaneous channel powers (prorated to 100% of full power) to reference channel powers. The ripple prediction uncertainty model is a multivariate normal distribution whose covariance matrix captures a unique variance for every channel as well as a unique covariance between every pair of channels. Reactor power uncertainty is common to all 480 channels.Central to this work is the distinction between apparent uncertainty, measurement uncertainty, and prediction uncertainty. Ripple prediction uncertainty is quantified by removing the contribution of ripple measurement uncertainty to ripple apparent uncertainty (differences between computer code–predicted ripples and measured ripples). This is done because measurement uncertainty causes apparent uncertainty to exceed prediction uncertainty. Measurement uncertainty is quantified using a novel approach referred to as the sister channel approach with time shifting. This approach uses differences between measured ripples in sister channels to quantify actual measurement uncertainty. The time-shifting aspect of the approach accounts for the fact that true ripples in sister channels are not identical at the same time, mainly because sister channels and their neighboring channels are refueled at different times.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».