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Enregistrement W1972482260 · doi:10.1115/icone14-89323

CFD Application to Flow-Accelerated Corrosion in Feeder Bends

2006· article· en· W1972482260 sur OpenAlexafffund
John M. Pietralik, Bruce Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesCANDU Owners Group
Mots-clésPipingMass transferTurbulenceCorrosionMaterials scienceFluentMechanicsFlow (mathematics)Mass flowReynolds numberMass transfer coefficientWater flowComputational fluid dynamicsMetallurgyChemistryEnvironmental sciencePhysicsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feeder piping in CANDU® plants experiences a thinning degradation mechanism called Flow-Accelerated Corrosion (FAC). The piping is made of carbon steel and has high water flow speeds. Although the water chemistry is highly alkaline with room-temperature pH in a range of 10.0–10.5, the piping has FAC rates exceeding 0.1 mm/year in some locations, e.g., in bends. One of the most important parameters affecting the FAC rate is the mass transfer coefficient for convective mass transport of ferrous ions. The ions are created at the pipe wall as a result of corrosion, diffuse through the oxide layer, and are transported from the oxide-layer/water interface to the bulk water by mass transport. Consequently, the local flow characteristics contribute to the highly turbulent convective mass transfer. Plant data and laboratory experiments indicate that the mass transfer step dominates FAC under feeder conditions. In this study, the flow and mass transfer in a feeder bend under operating conditions were simulated using the Fluent™ computer code. Because the flow speed is very high, with the Reynolds numbers in a range of several millions, and because the geometry is complex, experiments in a 1:1 scale were conducted with the main objective to validate flow simulations. The experiments measured pressure at several key locations and visualized the flow. The flow and mass transfer models were validated using available friction-factor and mass transfer correlations and literature experiments on mass transfer in a bend. The validation showed that the turbulence model that best predicts the experiments is the realizable k-ε model. Other two-equation turbulence models, as well as one-equation models and Reynolds stress models were tried. The near-wall treatment used the non-equilibrium wall functions. The wall functions were modified for surface roughness when necessary. A comparison of the local mass transfer coefficient with measured FAC rate in plant specimens shows very good agreement. Visualization experiments indicate secondary flows in the bends. No boundary layer separation was observed in experiments or in simulations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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