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Enregistrement W2558554427 · doi:10.1115/pvp2016-63987

Development and Application of Oxide Wedging Crack Growth Model for CANDU Zr-2.5Nb Pressure Tubes

2016· article· en· W2558554427 sur OpenAlexaff
Douglas A. Scarth, Preeti Doddihal, Monique Ip

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensBruce Power (Canada)Kinectrics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTube (container)CoolantOxideZirconium alloyMetallurgyComposite materialStructural engineeringZirconiumNuclear engineeringMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface breaking and subsurface manufacturing flaws have been detected by in-service ultrasonic examination in a number of CANDU reactor Zr-2.5Nb pressure tubes. The manufacturing flaws are oriented in the circumferential direction in the Zr-2.5Nb pressure tube, and are axially aligned along the pressure tube. Metallographic examination of these flaws in an ex-service Zr-2.5Nb pressure tube revealed a series of parallel circumferentially oriented discontinuous features oriented at an angle of nominally 40 degrees relative to the axial direction in the pressure tube. Since the surface breaking flaws are exposed to the reactor coolant, it was considered prudent to evaluate potential growth of the flaws by an oxide wedging crack growth mechanism. Oxide wedging crack growth is a slow crack growth mechanism that can occur when zirconium oxide forms on the crack faces due to a corrosion reaction with the reactor coolant. An oxide wedging crack growth model was developed to predict crack growth rates and future flaw sizes as a part of the fitness-for-service evaluation of a Zr-2.5Nb pressure tube containing this type of manufacturing flaw. The model was then applied to predict crack growth from manufacturing flaws that were detected in an operating pressure tube, and the evaluation results were used as part of the justification for continued operation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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