Notice bibliographique
Résumé
Steam generator (SG) tubing materials are susceptible to corrosion degradation in certain electrochemical corrosion potential (ECP) regions under aggressive local chemistry conditions developed under deposits or in SG crevices. Because of the hideout of impurities, the areas under sludge and inside SG crevices may be very aggressive and contain high concentrations of chlorides and other impurities. These areas are the locations where SG tubing materials are susceptible to the major forms of degradation such as pitting, crevice corrosion, intergranular attack (IGA) and stress corrosion cracking (SCC). The corrosion susceptibility of each SG alloy is different and is a function of ECP and chemical environment. Electrochemical corrosion behaviors of major SG tube alloys were studied under plausible aggressive crevice chemistry conditions. The potential hazardous conditions leading to SG tube degradation and the conditions, which can minimize SG tube degradation, have been determined and documented in a form of safe ECP/pH zones for SG operation. SCC tests and accelerated corrosion tests were carried out to verify and revise the safe ECP/pH zones. This information has been incorporated and updated into a system health monitor tool, ChemAND®, which was developed by AECL for utilities to monitor online the status of the SG alloys and prevent material degradation surprises through appropriate SG water chemistry management. Recently, further studies were performed to investigate the effect of several aggressive SG impurities on the boundary conditions that will lead to the degradation of SG alloys. These aggressive species include chloride, different sulphur species, lead, copper, magnesium, and calcium. This paper presents the effect of chloride concentration and copper contamination on Alloy 800 SG tubing corrosion degradation at 300°C under SG crevice chemistry conditions. The data provide important information to support SG materials degradation and life management.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».