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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Artificial intelligence for the Simulation of Severe AccidentS

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Communication and dissemination plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Description of the adopted strategy about communication and dissemination activities.

User expectations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

More detailed description of the users' expectations concerning the functional specifications of the prototype simulator.

Minutes of the kick-off meeting (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Summary of discussions held during the kick-off meeting.

Data management plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

First version of the project's data management plan

Report on modelling strategy (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The report will summarize the strategy adopted by the consortium to develop surrogate and enhanced models for severe accident codes.

Publications

Looking ahead to severe accident research (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Luis E. Herranz, Bastien Poubeau, Lionel Chailan and Fulvio Mascari
Publié dans: EPJ Nuclear Science and Technologies, Numéro 11, 2025, ISSN 2491-9292
Éditeur: EDP Sciences
DOI: 10.1051/EPJN/2025025

ASSAS project, Artificial intelligence for Simulation of Severe AccidentS; Simulator development and Isotopic Source Term proposals (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Rafael J. Caro, Isabel Parrado
Publié dans: EPJ Nuclear Sciences & Technologies, Numéro 11, 2025, ISSN 2491-9292
Éditeur: EDP Sciences
DOI: 10.1051/EPJN/2025014

Preliminary strategies for training dataset generation and surrogate modelling of station blackout management measures in PWR (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Christophe D’Alessandro, Terttaliisa Lind, Raphaël Périllat, Gaëtan Blondet
Publié dans: Proceedings of the 11th European Review Meeting on Severe Accidents Research (ERMSAR2024), 2024, ISBN -1000174165
Éditeur: Königlich Technische Hochschule Stockholm (KTH)
DOI: 10.5445/IR/1000174165

Horizon Euratom ASSAS project: can machine-learning make fast and accurate severe accident simulators a reality?

Auteurs: Bastien Poubeau, Yann Richet, Lionel Chailan, Fulvio Mascari, Mattia Massone, Simone Gianfelici, Luis Enrique Herranz, Joan Fontanet, Terttaliisa Lind, Christophe D’alessandro, Jure Brence, Ivo Kljenak, Saso Dzeroski, Fabrizio Gabrielli
Publié dans: Proceedings of the 11th European Review Meeting on Severe Accidents Research (ERMSAR2024), 2024, ISBN -1000174165
Éditeur: Königlich Technische Hochschule Stockholm (KTH)

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