Flow and Mass Transfer in Bends Under Flow-Accelerated Corrosion Wall Thinning Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The three groups of parameters that affect flow-accelerated corrosion (FAC) are the flow conditions, water chemistry, and materials. Nuclear power plant (NPP) data and laboratory tests confirm that, under alkaline water chemistry, there is a close relationship between local flow conditions and FAC rates in the piping components. The knowledge of the local flow effects can be useful for developing targeted inspection plans for piping components and predicting the location of the highest FAC rate for a given piping component. A similar evaluation applies also to the FAC in heat transfer equipments such as heat exchangers and steam generators. The objective of this paper is to examine the role of the flow and mass transfer in bends under alkaline FAC conditions. Bends experience increased FAC rates compared with straight pipes, and are the most common components in piping systems. This study presents numerical simulations of the mass transfer of ferrous ions and experimental results of the FAC rate in bends. It also shows correlations for mass transfer coefficients in bends and reviews the most important flow parameters affecting the mass transfer coefficient. The role of bend geometry and, in particular, the short and long radii, surface roughness, wall shear stress, and local turbulence, is discussed. Computational fluid dynamics calculations and plant artifact measurements for short- and long-radius bends are presented. The effect of the close proximity of the two bends on the FAC rate is also examined based on CANDU (CANDU is a registered trademark of the Atomic Energy of Canada Limited) NPP inspection data and compared with literature data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».