Determining the Variability of the As-Placed Dry Density of Gap Fill Material
Notice bibliographique
Résumé
Canada is one of the leading countries in nuclear energy usage for the past 60 years. Intermediate and high levels nuclear waste need to be contained and isolated in a deep geological repository, DGR, (i.e., 500 to 800 m below the ground level), using a multiple-barrier isolation system. Gap Fill Material (GFM) is a Bentonite based material that will be used to backfill the remaining spaces between the central bentonite blocks containing fuel waste containers and surrounding excavation walls. The Nuclear Waste Management Organization (NWMO) requires a simple and easy method to remotely determine the density of the GFM inside the DGR to ensure that it satisfies the density requirements, and consequently, limits the radiation of buried nuclear fuel into the surrounding environment. Several direct and indirect density measurement techniques were investigated, and a comprehensive laboratory testing program was performed. The program includes 277 Shear wave velocity and 59 Cone Penetration Tests on GFM samples with densities between 1.45 and 1.8 g/cm3. The results indicate strong relationships and provide some correlations between the GFM density, shear wave velocity, and cone penetration resistance. The laboratory results were then used to develop 5 artificial neural networks employing regression tool in MATLAB software with a high correlation coefficient (R-value) between the measured and predicted output variables.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».