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辐照性能是影响反应堆压力容器使用寿命和运行安全的重要形式.本文阐述了影响反应堆压力容器辐照脆性的主要因素,并从反应堆压力容器钢的化学成分、生产工艺和辐照后退火等方面提出了控制反应堆压力容器钢辐照脆性的主要措施. 相似文献
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反应堆压力容器(RPV)的辐照脆化问题是核安全的重中之重,影响到核电厂的安全性、经济性与公众信心。介绍了传统RPV辐照监督方案,讨论了现行技术的局限性,梳理了RPV辐照监督无损评估技术国外研究进展与存在问题,在实验与理论研究的基础上创新性地提出了中子辐照条件下RPV钢力学性能预测统一模型,并形成了基于电磁性能的RPV辐照监督无损评估技术,进一步完善后具有较好的工程应用前景。同时指出了开展RPV钢电磁性能实验研究,既有助于从一个全新的角度理解与再认识国产RPV钢长寿期服役时的辐照脆化行为,又有利于揭示RPV钢辐照脆化机理,丰富辐照脆化的基础理论。 相似文献
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反应堆压力容器(RPV)作为压水堆中不可更换的关键部件之一,其安全和稳定是决定反应堆安全经济运行的重要因素。RPV钢的辐照脆化问题是制约RPV在堆内安全服役的关键。RPV钢的辐照脆化与其合金成分关系密切。本文利用神经网络方法研究了RPV钢中关键合金成分(Cu、Mn、Ni、Si、P)与辐照脆化之间的关系。研究结果表明,基于神经网络方法得到合金成分与辐照脆化的关系与传统认知基本一致,辐照脆化对Cu含量最敏感,Cu-Ni对辐照脆化存在协同作用,低Cu合金中Mn-Ni、Ni-Si对脆化存在协同作用。 相似文献
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介绍了秦山第二核电厂600 MW压水堆机组的辐照监督计划,对监督、试验、评价方法以及超前因子偏大的原因进行了分析讨论.根据辐照监督数据评价了秦山第二核电厂反应堆压力容器辐照脆化效应. 相似文献
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反应堆压力容器(RPV)材料辐照脆化预测评估对保证核反应堆安全运行、预防重大灾难性事故的发生具有重要意义。通过深入了解RPV材料辐照损伤机理和分析国外较为成熟的RPV辐照脆化预测模型,揭示了国外有关压力容器辐照脆化预测模型对低铜RPV辐照脆化预测的不足及其原因。在此基础上,发展和建立了适用于低铜RPV辐照脆化趋势的预测模型CIAE-2009。利用辐照性能数据对CIAE-2009模型进行了验证。结果表明,CIAE-2009对低铜含量RPV材料辐照脆化趋势预测具有较高的准确性和可靠性。 相似文献
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对于材料已经确定的反应堆压力容器,其辐照脆化效应的主要因素是快中子积分通量。本文应用中子输运格林函数法验算了秦山核电站压力容器1/4厚度处最大快中子通量。分析和评价结果表明,该压力容器的设计对中子辐照是安全的。 相似文献
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综合了国内外反应堆压力容器(RPV)钢的实验结果,归纳、分析了RPV钢的辐照参数、冶金因素对辐照效应的影响及其实践应用,对出现的现象和规律作了理论解释,并对辐照脆化机制和公认的规律作了介绍和总结。 相似文献
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反应堆压力容器(RPV)是保障核电站运行安全性、经济性的核心构件。对RPV的完整性评估而言辐照脆化是必须面对的问题。我国已开发了第三代设计寿命为60 a的核电站。当达到寿期末时,辐照脆化的行为是未知的,这给国产RPV的辐照脆化预测带来了困难。为研究高注量下的辐照脆化行为,对A508-3钢的材料力学性能试样进行辐照考验,辐照温度为(288±8) ℃,中子注量水平达到反应堆压力容器60 a寿期末的辐照水平1×1020 cm-2;开展拉伸、冲击和断裂韧性试验,分析辐照脆化行为,在EONY模型基础上,提出针对国产RPV钢的改进的辐照脆化模型。模型的有效性被试验数据证实,其可准确预测国内A508-3材料的辐照脆化趋势。 相似文献
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事故工况下,堆芯会随着冷却能力的下降而逐步升温,长时间的裸露会导致堆芯损伤,而堆芯出口温度和压力容器水位可直观反映堆芯的冷却能力。以西屋公司堆芯损伤评价导则为基础的堆芯损伤评价方法将堆芯出口温度和安全壳剂量率作为主要参数评价堆芯损伤状态,压力容器水位作为辅助参数之一来验证评价结果的合理性,但一些核电厂堆芯出口热电偶量程并不能满足严重事故条件下的要求,需要其他替代参数。本工作以压水堆核电厂严重事故分析数据为基础,探讨将压力容器水位作为主要参数应用于堆芯损伤评价方法的可行性。 相似文献
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As one of the key components that can not be replaced in PWR, the safety and stability of reactor pressure vessel (RPV) steel determine the safety and economy of the reactor. The irradiation embrittlement of RPV steel is the limiting factors for the operation of PWR. The irradiation embrittlement of RPV steel is closely related to its alloy composition. Based on the machine learning method, the relationship between key alloy components (Cu/Mn/Ni/Si/P) and irradiation embrittlement of RPV steel was constructed. The results show that the relationship between the alloy composition and irradiation embrittlement is basically consistent with the traditional cognition. The irradiation embrittlement is sensitive to Cu content, and Cu-Ni has synergistic effect on irradiation embrittlement. In low Cu alloys, Mn-Ni and Ni-Si have synergistic effects on embrittlement. 相似文献