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Enregistrement W4300773891 · doi:10.1016/j.pnucene.2022.104446

Structural behavior of an ablated reactor pressure vessel wall with external cooling

2022· article· en· W4300773891 sur OpenAlexfundno aff
Hongdi Wang, Walter Villanueva

Notice bibliographique

RevueProgress in Nuclear Energy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrålsäkerhetsmyndighetenEidgenössisches NuklearsicherheitsinspektoratAlberta Prion Research InstituteChina Scholarship Council
Mots-clésReactor pressure vesselMaterials scienceCreepPressure vesselInternal pressureStructural engineeringNuclear engineeringFailure mode and effects analysisUltimate failureMechanicsUltimate tensile strengthComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a severe accident scenario of a nuclear power plant involving core meltdown and relocation to the lower head of the reactor pressure vessel (RPV), the vessel may undergo serious deformation and even failure due to extreme thermo-mechanical loads from the relocated core melt. Proper material models and detailed structural analysis are paramount in predicting the timing and mode of possible vessel failure. This paper presents a strain hardening creep model with optimal parameters to simulate the material behavior of the reactor steel 16MND5 under extreme thermo-mechanical loads. First, validations against two experiments, a tensile-creep test and the EU-REVISA RUPTHER #14 test, show that the proposed model is best overall compared to three previous models. Next, the creep model is implemented for the thermo-mechanical analysis of an ablated RPV under a severe accident scenario with external vessel cooling as a mitigation strategy. The effect of internal pressures from 3 to 50 bars is investigated with the assumption that the corners of the ablated part of the vessel have sharp corners. In this case, we found that the vessel fails above 40 bars. However, if we model the corners with varying smoothness or fillet sizes, we found significant delay in failure time and an increase in failure internal pressure.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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