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Enregistrement W4411155652 · doi:10.3390/jne6020017

Radiolysis of Sub- and Supercritical Water Induced by 10B(n,α)7Li Recoil Nuclei at 300–500 °C and 25 MPa

2025· article· en· W4411155652 sur OpenAlexafffund
Md Shakhawat Hossen Bhuiyan, Jintana Meesungnoen, Jean‐Paul Jay‐Gerin

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSubcritical and Supercritical Water Processes
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Nuclear Safety CommissionUniversité de Sherbrooke
Mots-clésSupercritical fluidRecoilRadiolysisNuclear physicsRadiochemistryPhysicsMaterials scienceChemistryThermodynamicsIrradiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Generation IV supercritical water-cooled reactors (SCWRs), including small modular reactor (SCW-SMR) variants, are pivotal in nuclear technology. Operating at 300–500 °C and 25 MPa, these reactors require detailed understanding of radiation chemistry and transient species to optimize water chemistry, reduce corrosion, and enhance safety. Boron, widely used as a neutron absorber, plays a significant role in reactor performance and safety. This study focuses on the yields of radiolytic species in subcritical and supercritical water exposed to 4He and 7Li recoil ions from the 10B(n,α)7Li fission reaction in SCWR/SCW-SMR environments. (2) Methods: We use Monte Carlo track chemistry simulations to calculate yields (G values) of primary radicals (e−aq, H•, and •OH) and molecular species (H2 and H2O2) from water radiolysis by α-particles and Li3⁺ recoils across 1 picosecond to 0.1 millisecond timescales. (3) Results: Simulations show substantially lower radical yields, notably e−aq and •OH, alongside higher molecular product yields compared to low linear energy transfer (LET) radiation, underscoring the high-LET nature of 10B(n,α)7Li recoil nuclei. Key changes include elevated G(•OH) and G(H2), and a decrease in G(H•), primarily driven during the homogeneous chemical stage of radiolysis by the reaction H• + H2O → •OH + H2. This reaction significantly contributes to H2 production, potentially reducing the need for added hydrogen in coolant water to mitigate oxidizing species. In supercritical conditions, low G(H₂O₂) suggests that H2O2 is unlikely to be a major contributor to material oxidation. (4) Conclusions: The 10B(n,α)7Li reaction’s yield estimates could significantly impact coolant chemistry strategies in SCWRs and SCW-SMRs. Understanding radiolytic behavior in these conditions aids in refining reactor models and coolant chemistry to minimize corrosion and radiolytic damage. Future experiments are needed to validate these predictions.

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)0,000
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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