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Enregistrement W7052779591

Small Modular Reactors for Energy Transition in Northern Canada: Thermal Modeling and Some Geotechnical Considerations

2023· other· fr· W7052779591 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Energy transitionEnvironmental policyOil price
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: «RÉUSMÉ: Les collectivités nordiques éloignées du Canada font face à des défis énergétiques en raison de leur dépendance aux combustibles fossiles. Les petits réacteurs modulaires (PRM) sont prometteurs en tant que solution durable à ce problème, car ils peuvent réduire les émissions de gaz à effet de serre et promouvoir le développement durable. Cependant, les SMR néces-sitent des paradigmes de conception structurelle et géotechnique spécifiques pour la mise en œuvre et l’exploitation dans les régions de pergélisol, qui sont affectées par le changement climatique et la dégradation du pergélisol. Cette étude présente le potentiel des PRM pour la production d’énergie durable dans le contexte nordique. Nous donnons un aperçu des PRM et soulignons leur place dans la tran-sition énergétique du Canada dans les régions nordiques. De plus, nous discutons des défis associés à la conception thermique et à la mise en œuvre des SMR dans les régions nor-diques dans le context des changements climatiques. Notre étude présente deux études de cas concernant des sites hypothétiques de SMR à Salluit (QC) et à Inuvik (TN-O.) et prédit le profil de température du sol à la fin du 21e siècle. Cette étude contribue à la masse croissante de littérature sur les PRM dans les régions de pergélisol et souligne la nécessité de pour-suivre la recherche et l’élaboration de politiques pour soutenir leur adoption. Pour présenter les idées et les résultats aux parties prenantes, les résultats de l’étude sont transposés dans le contexte de l’industrie 4.0. qui promeut l’application des modèles de réalité augmentée (AR) et de réalité virtuelle (VR) pour améliorer la présentation et la communication des concepts de recherche. Un processus détaillé étape par étape pour créer des représentations 3D des concepts, y compris la texturation, le mappage UV, l’animation et les techniques d’exportation et de publication, est présenté. À cette fin, deux puissants logiciels de modé-lisation et d’animation 3D, Autodesk Maya et Blender, sont utilisés. Dans Autodesk Maya, une représentation du changement de profondeur de la couche active suite au changement climatique est présentée, tandis que Blender est utilisé pour créer un modèle PRM minimal et son effet thermique sur le sol. Ces avatars, ainsi que plusieurs autres modèles pédago-giques, sont ensuite téléchargés sur Sketchfab, un site Web d’édition populaire prenant en charge les formats AR/VR. Nous explorons également la possibilité de créer un laboratoire virtuel d’ingénierie géotechnique, en soulignant les possibilités de transformation qu’il offre en termes d’expériences d’apprentissage pratiques et d’accessibilité pédagogique.» ABSTRACT: «ABSTRACT: Remote northern communities in Canada face energy challenges due to their reliance on fossil fuels. Small modular reactors (SMRs) show promise as a sustainable solution to this issue, as they can reduce greenhouse gas emissions and promote sustainable development. How-ever, SMRs require specific structural and geotechnical design paradigms for implementation and operation in permafrost regions, which are adversely affected by climate change and permafrost degradation. This study presents the potential of SMRs for sustainable energy production in the northern context. We provide an overview of SMRs and highlight their position in Canada’s energy transition in northern regions. Additionally, we discuss the challenges associated with the thermal design and implementation of SMRs in northern regions in the context of climate change. Our study presents two case studies, regarding hypothetical SMR sites at Salluit (QC) and Inuvik (NWT) and predicts the ground temperature profile at the end of the 21st century. This study contributes to the growing body of literature on SMRs in permafrost regions and highlights the need for further research and policy development to support their adoption. To present the ideas and results to stakeholders, the results of the study are brought to the Industry 4.0 context by developing an Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) platform to enhance the presentation and communication of research concepts. A detailed step-by-step process for creating 3D representations of the concepts, including texturing, UV mapping, animation, and export and publishing techniques, is introduced. For this purpose, two powerful 3D modeling and animation software programs, Autodesk Maya and Blender, are employed. In Autodesk Maya, a representation of the change in active layer depth as a result of climate change is presented, while Blender is utilized to create a minimal SMR model and its thermal effect on the ground. These avatars, along with several other pedagogical models, are then uploaded to Sketchfab, a popular publishing website that supports AR/VR formats. We also explore the potential for establishing a virtual laboratory for geotechnical engineering, highlighting the transformative possibilities it offers in terms of practical learning experiences and educational accessibility.»

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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