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Enregistrement W2901053065 · doi:10.12943/cnr.2017.00018

CONVECTIVE MASS TRANSFER THROUGH AN UNREACTIVE POROUS DEPOSIT LAYER UNDER HIGH TEMPERATURE CONDITIONS

2018· article· en· W2901053065 sur OpenAlexaffvenue
Lan Sun, Qi Chen, S. Laroche

Notice bibliographique

RevueCNL Nuclear Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transferChemistryPorosityDiffusionLayer (electronics)Fluid dynamicsChemical engineeringThermodynamicsMaterials scienceChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fe–Cr–Ni alloys have experienced localized degradation, such as stress-corrosion cracking (SCC), when used for steam generator tubes in nuclear power plants. The tube surface can be covered by a porous deposit layer resulting primarily from fouling. This porous layer acts as a barrier to the mass transfer for the chemical species in the main fluid to the tube surface. Thus, it influences the interfacial chemistry at the metal surface and the susceptibility of Fe–Cr–Ni alloys to SCC. While the chemistry of the main fluid can be controlled and monitored, this interfacial chemistry must be determined indirectly. Numerical models can be used to predict the interfacial chemistry and provide insight to SCC initiation and propagation. In the present work, a numerical model has been developed to calculate the mass-transfer rate of a chemical species, such as dissolved oxygen (DO), from main fluid to tube surface through an unreactive porous layer under single-phase liquid flow conditions. Major features of the model were validated against available literature data at room temperature (25 °C). The numerical results for high pressure (5 MPa) and high temperature (250 °C) conditions show that the effect of advection on the mass-transfer rate of DO through an unreactive porous layer dominates over that of diffusion.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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