Simulation study of tritium atmospheric dispersion of loss of vacuum accident of a fusion reactor
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundTritium can be released into the environment in a loss of vacuum (LOVA) scenario in a fusion reactor. The simulation of the atmospheric dispersion behaviour of tritium is one of the core components of the assessment of the radioactive consequences.PurposeThis study aims to analyse the behaviour of tritium dispersion in the atmosphere after a fusion reactor accident.MethodsBased on the Gauss model and the Pasquill stability classification method, an analytical model of tritium dispersion was developed for transient cases considering the effects of gravitational settling, smoke lifting, and wind speed, etc. The calculation of the model for dry settling at the ground boundary was improved by adding ground reflection coefficients to the Gauss model. Finally, the Canadian tritium release experiment and the tritium release accident at the Savannah River plant in the United States were used to verify the applicability of the model.ResultsVerification results show that the accuracy of the developed model is the same as that of UFOTRI and the HotSpot 3.0 code. For the LOVA scenario of International Thermonuclear Experimental Reactor (ITER), the atmospheric dispersion behaviour of tritium is obtained for multiple release heights, different wind velocities and tritium phased releases.ConclusionsThe phased release of tritium results in two highly radioactive regions along the downwind direction, and the increase in release height and wind speed will enhance the atmospheric diffusion behaviour of tritium and thus reduce the accumulation of radioactivity in the near field.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».