Predicting Oxidation and Deuterium Ingress for Zr-2.5Nb CANDU Pressure Tubes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pressure boundary of a CANDU® fuel channel is composed of a cold-worked Zr-2.5Nb pressure tube, which has each end rolled into a stainless-steel end fitting. Heavy-water (D2O) coolant (250–310°C) flows over and through twelve or thirteen fuel bundles contained in each pressure tube. During operation, some deuterium generated by aqueous corrosion of the tube surface enters the metal. Additional deuterium also enters through the rolled joint between the tube and the end fitting. Predictive models for deuterium ingress are required for fitness-for-service assessments for operating pressure tubes and for the development of new reactor designs. A predictive model for assessing the long-term oxidation of, and deuterium ingress into, the body of the pressure tubes has been developed from in-reactor tests of samples which had been pre-oxidized to obtain oxide thickness values representative of long-term behavior. Deuterium ingress is modeled based on a fraction (2–10 %) of the corrosion-freed deuterium entering the metal. The current version of the model contains relationships describing the oxidation rate as a function of oxide thickness, temperature, concentration of dissolved oxygen in the water, and fast neutron flux and fluence. It can successfully predict the observed deuterium-uptake history of pressure tubes in existing CANDU reactors. The model projects a slight increase in the rate of oxidation and deuterium ingress over time. This increase is much less than for Zircaloy-2, a material used in early CANDU units. In parallel with model development, there are experimental programs involving detailed surface analysis of removed pressure tubes and irradiation tests focused on elucidating the mechanisms of oxidation and deuterium ingress. As the results of these programs become available, they will be incorporated into the predictive model. This presentation will focus on the model and recent results from the supporting experimental programs.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».