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Enregistrement W2146289663 · doi:10.5006/1205

Intergranular Stress Corrosion Cracking Growth Behavior of Ni-Cr-Fe Alloys in Pressurized Water Reactor Primary Water

2014· article· en· W2146289663 sur OpenAlexfundno aff
Koji Arioka, Takuyo Yamada, Tomoki Miyamoto, Masanori Aoki

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAtomic Energy of Canada Limited
Mots-clésStress corrosion crackingMetallurgyMaterials sciencePressurized water reactorAlloyIntergranular corrosionCorrosionNickelCrackingAusteniteComposite materialMicrostructureNuclear engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to compare the stress corrosion cracking (SCC) resistance of materials used at the present time for steam generator (SG) tubing in pressurized water reactor (PWR) primary water. Our results in PWR primary water for 20% cold-worked (CW) Alloy 800 (UNS N08800) are compared with already published data for SCC growth from 20%CW Alloy thermally treated (TT)690 (UNS N06690), 20%CW Alloy mill-annealed (MA)600 (UNS N06600), and 20%CW austenitic stainless steels. The second purpose was to examine the dependence of SCC growth on nickel and chromium in PWR primary water; the objective was to obtain the basic knowledge to understand SCC behavior of SG tubing materials. The third objective was to understand whether accelerated testing at higher temperatures is appropriate for predicting SCC initiation and growth at lower temperatures. For these objectives, SCC growth was measured in PWR primary water at 290, 320, 330, 340, and 360°C under static load conditions. Tests were performed using 0.5T compact tension-type specimens using laboratory-melted 20%CW Alloy 800 (UNS N08800, CW800NG) and 20%CW X%Ni-16%CW-Fe alloys in the range of nickel concentration between 16% to 60%. Four important patterns were observed. First, excellent SCC growth resistance was observed for 20%CW 800NG at 320°C and 340°C; second, significant effect of nickel on IGSCC resistance was observed at 340°C and 360°C. The rate of IGSCC growth decreases with increasing nickel concentration in the range of nickel concentration between 10% to 25% nickel; then, the rate of IGSCC increases with increasing nickel concentration in the range of nickel content between 50% to 76%. This trend is quite similar to the results reported by Coriou and Staehle tested in dearated pure water at 350°C. No significant dependence of IGSCC in pure water at 320°C and 290°C was observed. The change in SCC growth dependence on nickel concentration suggested that the main rate-limiting processes on IGSCC growth seems to change between 320°C to 340°C. Third, significant beneficial effects of chromium in alloys were observed at 320°C. However, no beneficial effect of chromium addition in alloys was observed at 360°C. Finally, peak temperatures in growth rate of IGSCC were observed in almost all test materials except for 20%CW Alloy 600. The most important engineering meaning of the complicated temperature dependence with peak is that the mechanism of IGSCC growth at higher temperature is different from that at operating temperature. Furthermore, the order of SCC resistance at higher temperature is not the same at operating temperature. This means that we should pay careful attention to assess SCC from accelerated testing at higher temperatures.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations53
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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