Development of Applicable Benchmark Experiments for (Th,Pu)O2 Power Reactor Designs Using TSUNAMI Analysis
Notice bibliographique
Résumé
When simulating reactor physics experiments, uncertainties in nuclear data result in a bias between simulated and experimental values. For new reactor designs or for power reactor designs the bias can be estimated using a set of experiments. How- ever, the experiments used to estimate the bias must be applicable to the power reactor design of interest. Similarity studies can be performed to ensure this is the case. Here, potential experiments in the ZED-2 heavy water critical facility at Chalk River Laboratories were developed that would be applicable to the multiplication factor bias calculation of three thoria plutonia fuelled power reactor designs. The power reactor designs that were analyzed were the CANDU 6 with 37-element fuel bundles and 43-element fuel bundles, and a Canadian SCWR design with 78- element fuel assemblies. The power reactors were simulated using the code package SCALE 6.1 under burnup conditions that were determined using the lattice code DRAGON 3.06H and the diffusion code DONJON 3.02A. The intermediate results from DRAGON and DONJON were used to compare the benefits of various reactor designs. Various critical core configurations were then simulated in the ZED-2 re- actor using the SCALE 6.1 package. The similarities between the potential ZED-2 reactor experiments and the power reactors were analyzed. These results were used to design a set of experiments having sufficiently high completeness that they can be used as part of a bias calculation using the generalized linear least squares method. To do so a methodology was developed to guide the experiment set design process in which the fuel type, lattice arrangements, and coolant type are modified and the effects on the sensitivity coverage analyzed. A set of six experiments was designed for which all of the power reactor designs had a completeness of 0.7 or higher.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».