Portable Fast Neutron Computed Tomography System for Void Fraction Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Subchannel analysis codes have been a valuable thermalhydraulic safety analysis tool for fuel bundle analysis by providing key metrics such as the deterioration of heat transfer from the fuel to the coolant, called the critical heat flux (CHF). To predict the occurrence and location of CHF accurately, experimental data of the void distribution are required to validate the code models. However, there is a lack of such local phase measurements for full-scale bundle geometries, in particular for CANDU geometries, which significantly impacts the modelling of two-phase flow in subchannel codes. A portable fast neutron computed tomography (FNCT) imaging system is developed to measure the steam-water phase distributions within a full-scale heated bundle at an experimental facility. The system is built to address the need for more local measurement techniques to improve the prediction accuracy of safety analysis codes for nuclear reactor design and licensing. Specifically, the nuclear industry in Canada has identified a major impediment in adopting new and accurate predictive methodologies is the lack of detailed phase-field measurements in realistic full-scale fuel assembly geometries under prototypical full-scale reactor conditions. This research involves the modelling, design, development, assembly, and demonstration of the functionality of a portable FNCT imaging system to measure the void fraction distribution in a full-scale heated bundle at a thermalhydraulic test facility. The system uses a modern fast-neutron deuterium-deuterium (D-D) fusion generator coupled with state-of-the-art silicon photomultiplier (SiPM) detectors. Key design parameters such as the resolution and void fraction prediction capabilities have been determined to be within theoretical predictions. A first application of machine learning to void fraction imaging has been done to enhance imaging capabilities and increase the effectiveness of void fraction prediction under limited scan time constraints. This study provides a fully operational industry-grade tool for use in advanced thermalhydraulic measurements.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».