Computational evaluation of nucelar reactors support elements

Pro zajištění dlouhodobé spolehlivosti energetických zařízení a případné prodloužení jejich provozu je potřeba hodnotit stav jednotlivých komponent z hlediska zbytkové životnosti. Některé komponenty, zejména takové, ke kterým je ztížený přístup, je potřeba hodnotit výpočtově. Předkládaný příspěvek popisuje výpočtové aktivity při hodnocení statické pevnosti, nízkocyklové únavy a vysokocyklové únavy při vibracích opěrných prvků jaderného reaktoru dle Normativně technické dokumentace A.S.I. Je představen princip výpočtu, MKP modely jednotlivých komponent opěrných prvků, následně popsány výpočty napěťových a teplotních polí a jejich vyhodnocení.To ensure long-term reliability of power equipment and eventual prolongation of their lifetime it is necessary to evaluate the condition of individual components in terms of their residual life. Some of the components, especially those where access to is difficult, need to be simulated. Presented paper describes computational activities in evaluation of static strength, low and high cycle fatigue according to A.S.I. normative technical documentation. Simulation approach, FEM models of individual components of supporting elements are introduced followed by description of calculations of stress and temperature fields and their evaluation

Identification of material properties of structural steels with the use of artifical intelligence

Znalost materiálových parametrů použitých konstrukčních ocelí je klíčová pro návrh a analýzu komponent využívaných v energetice i v jiných disciplínách technické praxe. Pro identifikaci těchto parametrů jsou běžně využívány série zkoušek a testů. Předkládaný příspěvek prezentuje výsledky výzkumu umožňujícího s využitím umělé inteligence, v našem případě neuronové sítě, výrazně snížit množství experimentů potřebných pro identifikaci materiálových parametrů a s nimi spojené náklady. Tato možnost je demonstrována na příkladu odhadu materiálových parametrů ocelí využitých v kritických komponentech parních turbín bez provedení tahové zkoušky a zkoušky lomové houževnatosti. Prezentované výsledky výzkumu a vývoje vznikly v rámci projektu TAČR č. TE01020068 Centrum výzkumu a experimentálního vývoje spolehlivé energetiky, pracovního balíčku WP8 Výzkum a vývoj nových zkušebních metod pro hodnocení materiálových vlastností.Prezentované výsledky výzkumu a vývoje vznikly v rámci projektu TAČR č. TE01020068 Centrum výzkumu a experimentálního vývoje spolehlivé energetiky, pracovního balíčku WP 8 Výzkum a vývoj nových zkušebních metod pro hodnocení materiálových vlastností.The knowledge of material parameters of construction steels is the key for the proper design and analysis of the components used in power engineering and in other disciplines of technical practice. To identify these parameters, series of tests and measurements are commonly executed. Presented paper describes how to significantly reduce the number of tests required for the identification of these parameters with the use of artificial intelligence, namely the neural network is used in this case. Together with the reduction of tests comes the reduction of costs as well. The presented method is demonstrated on the example of the estimation of material parameters of steels used in the critical components of steam turbines without the need to carry out the tensile and fracture toughness tests. Presented result s of research and development were carried out within the TAČR project TE01020068 Centre of Research and Experimental Development of Reliable Power Engineering, work package WP8 Research and development of new test methods for the evaluation of material properties

Creep damage computations of steam turbine bolting

Svorníky, které k sobě tisknou horní a spodní díl tělesa parní turbíny, jsou vystaveny značnému mechanickému a teplotnímu zatížení, což může vést k takovému prodloužení v důsledku vysokoteplotního tečení (creepu), které již ohrožuje těsnost turbíny. V tomto příspěvku jsou prezentovány výsledky výpočtů creepu svorníků 840 mm dlouhých, s dříkem o průměru 125 mm, vyrobených z martenzitické oceli 1.4913+QT nebo z niklové slitiny Inconel 718, vše s použitím 1D modelu sestavy svorník–turbína. Cílem práce bylo navrhnout bezpečný režim provozu svorníků s ohledem na těsnost turbíny a na celkové prodloužení svorníků při jejich vícenásobném použití. Svorníky byly při výpočtech (i) spojeny s tělesem turbíny z oceli P91, (ii) deformačně předepnuty až na 70 % meze kluzu, (iii) vystaveny teplotám dosahujícím 480 až 490 °C, a (iv) zatíženy vnější silou, např. od tlaku páry. Tato síla působí na svorník spolu se silou vyvolanou odporem turbíny proti sevření. Vzhledem k (i) nelineární závislosti rychlosti creepu na teplotním a mechanickém zatížení, (ii) nejistotám v modelu popisujícím creep a (iii) nejistotám v zatížení svorníků bylo nutné provést více výpočtů s různými variantami zatížení svorníku a nastavení modelů materiálů svorníku a turbíny. Výsledky výpočtů jsou následující: deformace svorníku z niklové slitiny je zanedbatelná, svorník z martenzitické oceli by měl udržet dělící rovinu těsnou po dobu provozu přinejmenším 40 tisíc provozních hodin a měl by být použitelný přinejmenším na 3 provozní kampaně.Bolts that compress together upper and lower parts of steam turbines are exposed to significant mechanical and thermal loadings. Their elongation due to creep deformation may lead to steam leakage in the turbine separating plane. In this paper, we present results of simulations of creep of bolts. The length of the bolts was 840 mm and the diameter of the shank was 125 mm, bolts are made either from 1.4913+QT martensitic steel or from Inconel 718 nickel alloy. Computational models of the bolt–turbine assembly are one-dimensional. The goal of the study was to propose the safe use/reuse of the bolts with respect to the turbine’s tightness and their elongation. The bolts were assumed to be (i) connected to the turbine made of P91 steel, (ii) preloaded up to 70 % of their respective yield strength, (iii) exposed to temperatures 480–490 °C and loaded by an external force, e.g., due to the steam pressure, this force acts simultaneously with the force exerted by the turbine’s clamping resistance. Due to (i) nonlinear dependency of creep rate on temperature and mechanical loading, (ii) uncertainties of the creep model and (iii) uncertainties in the loadings, it was necessary to run several simulations with different material models and loading scenarios. The results are as follows: the deformation of Inconel 718 bolts is negligible, martensite bolts should ensure tightness in separating plane for at least 40 thousand hours of operation and it may be reused at least 3 times

Spatial coefficient of variation of arterial spin labeling MRI as a cerebrovascular correlate of carotid occlusive disease

Clinical interpretation of arterial spin labeling (ASL) perfusion MRI in cerebrovascular disease remains challenging mainly because of the method’s sensitivity to concomitant contributions from both intravascular and tissue compartments. While acquisition of multi-delay images can differentiate between the two contributions, the prolonged acquisition is prone to artifacts and not practical for clinical applications. Here, the utility of the spatial coefficient of variation (sCoV) of a single-delay ASL image as a marker of the intravascular contribution was evaluated by testing the hypothesis that sCoV can detect the effects of differences in label arrival times between ipsi- and contra-lateral hemispheres even in the absence of a hemispheric difference in CBF. Hemispheric lateralization values for sCoV and CBF were computed from ASL images acquired on 28 patients (age 73.9 ± 10.2 years, 8 women) with asymptomatic unilateral carotid occlusion. The results showed that sCoV lateralization predicted the occluded side with 96.4% sensitivity, missing only 1 patient. In contrast, the sensitivity of the CBF lateralization was 71.4%, with 8 patients showing no difference in CBF between hemispheres. The findings demonstrate the potential clinical utility of sCoV as a cerebrovascular correlate of large vessel disease. Using sCoV in tandem with CBF, vascular information can be obtained in image processing without the need for additional scan-time

2D Germanane-MXene Heterostructures for Cations Intercalation in Energy Storage Applications

Heterostructures offer an exceptional possibility of combining individual 2D materials into a new material having altered properties compared to the parent materials. Germanane (GeH) is a 2D material with many favorable properties for energy storage and catalysis, however, its performance is hindered by its low electrical conductivity. To address the low electrochemical performance of GeH, a heterostructure of GeH and Ti3C2Tx is fabricated. The Ti3C2TX is a layered material belonging to the family of MXenes. The resulting heterostructure (GeMXene) at a defined mass ratio of GeH and Ti3C2Tx shows superior capacitive performance that surpasses that of both pristine materials. The effect of the size of cations and anions for intercalation into GeMXene in different aqueous salt solutions is studied. GeMXene allows only cation intercalation, which is evidenced by the gravimetric electrochemical quartz crystal microbalance (EQCM) technique. The capacitive performance of the GeMXene is compared in neutral, acidic, and alkaline electrolytes to determine the best electrochemical performance. This unleashes the potential use of GeMXene heterostructure in different electrolytes for supercapacitors and batteries. This work will pave the way to explore the heterostructures of other 2D materials such as novel MXenes and functionalized germanane for highly energy-storage efficient systems, and beyond.Web of Science34