Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Artificial intelligence for the Simulation of Severe AccidentS

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Communication and dissemination plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Description of the adopted strategy about communication and dissemination activities.

User expectations (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Minutes of the kick-off meeting (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Summary of discussions held during the kick-off meeting.

Data management plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

First version of the project's data management plan

Report on modelling strategy (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Publikacje

Looking ahead to severe accident research (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Luis E. Herranz, Bastien Poubeau, Lionel Chailan and Fulvio Mascari
Opublikowane w: EPJ Nuclear Science and Technologies, Numer 11, 2025, ISSN 2491-9292
Wydawca: EDP Sciences
DOI: 10.1051/EPJN/2025025

ASSAS project, Artificial intelligence for Simulation of Severe AccidentS; Simulator development and Isotopic Source Term proposals (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Rafael J. Caro, Isabel Parrado
Opublikowane w: EPJ Nuclear Sciences & Technologies, Numer 11, 2025, ISSN 2491-9292
Wydawca: EDP Sciences
DOI: 10.1051/EPJN/2025014

Preliminary strategies for training dataset generation and surrogate modelling of station blackout management measures in PWR (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Christophe D’Alessandro, Terttaliisa Lind, Raphaël Périllat, Gaëtan Blondet
Opublikowane w: Proceedings of the 11th European Review Meeting on Severe Accidents Research (ERMSAR2024), 2024, ISBN -1000174165
Wydawca: 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?

Autorzy: 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
Opublikowane w: Proceedings of the 11th European Review Meeting on Severe Accidents Research (ERMSAR2024), 2024, ISBN -1000174165
Wydawca: Königlich Technische Hochschule Stockholm (KTH)

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0