Laskennallinen moduuli termokemiallisten tasapainojen laskentaan ydinpolttoaineessa
Notice bibliographique
Résumé
A computational module was developed in this work for the calculation of thermochemical equilibria bearing in mind the application of the module to chemical phenomena in nuclear fuel. Gibbs energy minimization principles set forth by Gunnar Eriksson in the SOLGASMIX program were applied for the calculation of thermochemical equilibria along with some improvements published in the literature. The underlying theory behind Gibbs energy minimization is presented, and the program applying this theory developed in this work is described in detail. To increase understanding of the chemical phenomena to be modelled with the program, chemistry of nuclear fuel in operation was reviewed. In the review, the chemistry of the actinides uranium and plutonium along with the fission products formed in irradiated nuclear fuel were explored. Published thermochemical treatments of irradiated nuclear fuel and the applications of thermochemical modelling to nuclear fuel were reviewed to gain knowledge of state of research in this matter. Thermodynamic data for this system in the form of the Royal Military College of Canada Fuel Thermochemical Treatment was found to be publicly available, and this data was applied in this work. The program developed in this work was tested and in many cases was found to calculate results comparable to other, established programs. Even difficult cases possible in the application of irradiated nuclear fuel were evaluated with the new program. Finally, a simulation of oxygen potential in a nuclear fuel rod under irradiation was performed with the new program with fission product amounts generated by the point depletion code ORIGEN and temperatures and pressures in the fuel rod calculated with the fuel performance code FRAPCON.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,029 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».