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Enregistrement W4410807935 · doi:10.1080/00295450.2025.2475543

Development of a Neutronics–Thermal-Hydraulic Coupling Methodology to Support the Safety Analysis of Ghana Research Reactor-1

2025· article· en· W4410807935 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNuclear Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeutron transportThermal hydraulicsNuclear engineeringResearch reactorCoupling (piping)Inherent safetyEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringNuclear physicsPhysicsNeutronHeat transferThermodynamicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational codes traditionally used to simulate transient conditions in research reactors are often overly conservative, potentially overestimating safety margins. This study addressed these limitations by developing a best-estimate plus uncertainty (BEPU) methodology to improve predictive accuracy in coupled neutronics–thermal-hydraulic safety analyses for research reactors. Using a high-fidelity BEPU simulation framework, the study analyzed a reactivity insertion accident (RIA) for the Ghana Research Reactor-1 (GHARR-1), focusing on the hottest and average coolant channels. This methodology incorporates an axial power profile from MCNP simulations to provide realistic input data for updating the PARET/ANL model under a small reactivity insertion of 3.8 milli-k.The results indicated that reactor power should not exceed 52 kW to preserve fuel cladding integrity. Peak fuel and clad temperatures remained safely below incipient melting thresholds, ensuring robust safety margins. The analysis also showed that the primary coolant temperature reached a maximum of 60°C, well below the boiling point, confirming operational safety.A stochastic uncertainty quantification approach was employed to propagate uncertainties in the input parameters. This analysis yielded a nominal power of 35 kW with a 95% confidence interval of ±0.64 kW, providing a more nuanced understanding of operational variability than the deterministic single-point estimate of 34 kW. By incorporating Monte Carlo sampling, this study enhances predictive accuracy and ensures that safety margins are statistically validated rather than conservatively assumed. This range enhanced confidence in the reactor’s performance under normal operating conditions.Under simulated RIA conditions involving an instantaneous 3.8-milli-k reactivity insertion, the BEPU analysis revealed a sharp power peak of 53 kW, highlighting the reactor’s potential behavior during reactivity excursions. A sensitivity analysis identified reactivity and initial reactor power as the most influential input parameters affecting key outputs, such as power and coolant temperature.This work demonstrated the utility of the BEPU approach in refining safety analyses, moving beyond conservative assumptions to deliver a more accurate and probabilistic understanding of reactor behavior under transient conditions. The study provides critical insights for defining safety thresholds and improving operational protocols in research reactor safety analysis.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,268 · 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