CONVECTIVE MASS TRANSFER THROUGH AN UNREACTIVE POROUS DEPOSIT LAYER UNDER HIGH TEMPERATURE CONDITIONS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».