OECD/NEA活動における日本の小型モジュール炉に関する研究開発状況の調査(2022-2023年)
Notice bibliographique
Résumé
An important theme of Japan's 6th strategic energy plan is to indicate the energy policy path towards carbon neutrality by 2050. Policy responses for Japan's nuclear energy research and development (R\&D) towards 2030 contain the demonstrations of technologies for small modular reactors (SMRs) through international cooperation by 2030. In light of this energy plan, basic policy initiatives over the next 10 years have been compiled to realize Green Transformation (GX), which simultaneously achieves decarbonization and economic growth. Looking overseas, activities of SMR R\&D are active internationally, mainly in the US, Canada, Europe, China, and Russia. These activities are not only by heavy industry manufactures and R\&D institutes, but also by venture companies. Under these circumstances, the NEA CSNI has gathered an Expert Group on SMRs (EGSMR) to help estimate the safety effects of SMRs. The EGSMR efforts required the submission of responses to several questionnaires whose main purpose was to collect the latest information on the efforts of SMR deployment and research. The first author of this report responded to this based on information from Hitachi-GE Nuclear Energy, Ltd. and Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. as well as JAEA. Most of the responses from Japan to the questionnaires are the information that serves as the basis of CSNI Technical Opinion Paper No. 21 (TOP-21). In this report, the Japan's publicly available responses to the questionnaires arranged and additional information are explained, which complements some of the content of the TOP-21. In this manner, the investigation results of R\&D related to SMR in Japan, focusing on the EGSMR activities (2022-2023), are summarized. The target of this report is to provide useful information for future discussions on international cooperation concerning SMR as well as nuclear power field human resources development internationally and domestically.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,047 |
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 ».