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Enregistrement W2176812344 · doi:10.1115/icone17-75416

Flow and Mass Transfer in Bends Under Flow-Accelerated Corrosion Wall Thinning Conditions

2009· article· en· W2176812344 sur OpenAlexafffund
John M. Pietralik, Chris S. Schefski

Notice bibliographique

RevueVolume 1: Plant Operations, Maintenance, Engineering, Modifications and Life Cycle; Component Reliability and Materials Issues; Next Generation Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesCANDU Owners Group
Mots-clésPipingMass transferMass transfer coefficientVolumetric flow rateCorrosionFlow (mathematics)Heat transferMass flowIntensity (physics)MechanicsWater flowMaterials scienceMass flow rateChemistryHeat transfer coefficientFerrousThermodynamicsMetallurgyEnvironmental scienceEnvironmental engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The three groups of parameters that affect flow-accelerated corrosion (FAC) are 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 piping components. The knowledge of local flow effects can be useful for developing targeted inspection plans for piping components, predicting the location of the highest FAC rate for a given piping component, and determining what piping components should be replaced. A similar evaluation applies also to FAC in heat transfer equipment such as heat exchangers and steam generators. The objective of this paper is to examine the role of flow and mass transfer in bends under FAC conditions. Bends experience increased FAC rates compared to straight pipes, and are the most common components in piping systems. When the flow effects are dominant, the FAC rate is proportional to the mass flux of ferrous ions, which, in turn, is proportional to the mass transfer coefficient in the flowing water. The mass transfer coefficient describes the intensity of the transport of corrosion products (ferrous ions) from the oxide-water interface into the bulk water. Therefore, this parameter can be used for predicting the local distribution of the FAC rate. The current paper presents plant and laboratory evidence of the relationship between local mass transfer conditions and the FAC rate in bends. It 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 artefact measurements for short-radius and long radius bends are presented. The effect of the close proximity of two bends on FAC rate is also examined based on CANDU™ NPP inspection data and compared with literature data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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