Effect of Neutron Irradiation on the Mechanical Properties, Swelling and Creep of Austenitic Stainless Steels
Notice bibliographique
Résumé
Austenitic stainless steels are used for core internal structures in sodium-cooled fast reactors (SFRs) and light-water reactors (LWRs) because of their high strength and retained toughness after irradiation (up to 80 dpa in LWRs), unlike ferritic steels that are embrittled at low doses (<1 dpa). For fast reactors, operating temperatures vary from 400 to 550 °C for the internal structures and up to 650 °C for the fuel cladding. The internal structures of the LWRs operate at temperatures between approximately 270 and 320 °C although some parts can be hotter (more than 400 °C) because of localised nuclear heating. The ongoing operability relies on being able to understand and predict how the mechanical properties and dimensional stability change over extended periods of operation. Test reactor irradiations and power reactor operating experience over more than 50 years has resulted in the accumulation of a large amount of data from which one can assess the effects of irradiation on the properties of austenitic stainless steels. The effect of irradiation on the intrinsic mechanical properties (strength, ductility, toughness, etc.) and dimensional stability derived from in- and out-reactor (post-irradiation) measurements and tests will be described and discussed. The main observations will be assessed using radiation damage and gas production models. Rate theory models will be used to show how the microstructural changes during irradiation affect mechanical properties and dimensional stability.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».