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Enregistrement W6901759235 · doi:10.60692/shb4s-dkv65

Critical Velocity Experimental Assessment in Flat Plate Fuel Element for Nuclear Research Reactor

2022· article· en· W6901759235 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoolantNuclear reactorResearch reactorNuclear fuelFuel element failureFlow (mathematics)Enriched uraniumDeformation (meteorology)Fission productsSpent nuclear fuel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aluminum-coated plates, containing a uranium silicide (U3Si2) meat dispersed in an aluminum matrix, are commonly used in the fuel elements of Material Testing Reactors (MTRs). These fuel elements are typically comprised of narrow channels formed by parallel flat plates, which allow coolant flow to remove the heat of fission reactions. It is important to mention that the thickness of the plates is much smaller than their width and height. The high flow rates needed to ensure efficient fuel-element cooling may cause fuel-plate mechanical failures due to instability induced by the flow in the channels. In the case of critical velocity, excessive permanent deflections of these plates can cause blockage of the flow channels and lead to overheating. An experimental facility that simulates a plate-like fuel element with three coolant channels was developed for this work. The test-section dimensions were based on the Fuel Element design of the Brazilian Multipurpose Reactor (RMB), project being coordinated by the National Commission of Nuclear Energy (CNEN). Experiments were performed to reach Miller's critical velocity condition. This critical condition was reached at 14.5 m/s leading to consequent plastic deformation of the fuel plates

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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