Evaluation Methods for Corrosion Damage of Components in Cooling Systems of Nuclear Power Plants by Coupling Analysis of Corrosion and Flow Dynamics (III)
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Flow accelerated corrosion (FAC) is divided into two processes: a corrosion (chemical) process and a flow dynamics (physical) process.The former is the essential process to cause FAC and the latter is the accelerating process to enhance FAC occurrence.The chemical process in the surface boundary layer is analyzed to evaluate FAC rate.Contributions of flow dynamics on wall thinning rate due to FAC are expressed as a function of mass transfer coefficient but not that of flow velocity.FAC evaluation procedures were divided into 5 steps as follows.(1) Flow pattern and temperature in each elemental volume along the flow path were obtained with 1D computational flow dynamics (CFD) codes, (2) corrosive conditions, e.g., oxygen concentration and electrochemical corrosion potential (ECP) along the flow path were calculated with a hydrazine oxygen reaction code, (3) precise flow patterns and mass transfer coefficients at the structure surface were calculated with 3D CFD codes, (4) danger zones were evaluated by coupling major FAC parameters, and then, (5) wall thinning rates were calculated with the coupled model of static electrochemical analysis and dynamic double oxide layer analysis at the identified danger zone.Anodic and cathodic current densities and ECPs were calculated with the static electrochemistry model and ferrous ion release rate determined by the anodic current density was used as input for the dynamic double oxide layer model.Thickness of the oxide film and its characteristics determined by the dynamic double oxide layer model were used for the electrochemistry model to determine the resistances of cathodic current from the bulk to the surface and anodic current from the surface to the bulk.Two models were coupled to determine local corrosion rate and ECP for various corrosive conditions.The calculated results of the coupled models had good agreement with the measured ones.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle