Моделювання залежностей корозійної резистентності від легуючого елемента Fe цирконієвих оболонок твелів ядерних реакторів АЕС
DOI:
https://doi.org/10.32918/nrs.2025.4(108).06Ключові слова:
ядерна енергетика, твел, цирконієві сплави, корозійна резистентність, моделювання, інтервальний аналізАнотація
Подальший розвиток ядерної енергетики значною мірою залежить від розроблення передових конструкційних матеріалів для реакторів нового покоління та вдосконалення матеріалів для діючих атомних електростанцій. Високі вимоги до конструкційних матеріалів щодо вмісту домішкових елементів, зокрема заліза, можуть бути виконані лише за умови використання високочистих металів як вихідних компонентів та застосування нових технологій їхнього виробництва. У статті представлені основні результати досліджень з моделювання залежностей корозійної резистентності від легуючого елемента цирконієвих сплавів, на прикладі вітчизняного цирконієвого сплаву Zr1%Nb, властивості якого протягом років досліджувалися в Національному науковому центрі «Харківський фізико-технічний інститут» Національної академії наук України , для елементів активних зон існуючих та перспективних реакторів з водою під тиском. Наведено огляд і деякі результати сучасних досліджень науковців-ядерників щодо вивчення процесів корозії в цирконієвих сплавах різного складу (Zr1%Nb, Zircaloy-4, Zr-1,5%Sn та ін.), які застосовуються як конструкційні матеріали елементів активних зон ядерних реакторів типу ВВЕР, PWR, CANDU, BWR. Також наведено аналіз робіт щодо моделювання і розуміння процесу корозії, яка є багатомасштабним, багатофазним, багатопараметричним процесом. Легування цирконієвих сплавів з Fe є перспективним у розробленні технології вітчизняного виробництва матеріалів для облицювання тепловидільних елементів реакторів з високою надійністю і безпекою, що дуже важливо для розвитку атомної промисловості України. Розглянуто метод оптимізації кількості легуючого елемента Fe в конструкційних цирконієвих сплавах на прикладі українського сплаву Zr1%Nb на основі інтервального аналізу. Результати моделювання показали, що поліноміальна регресія, заснована на ймовірнісних оцінках та застосуванні методу найменших квадратів для визначення оптимальної кількості вмісту заліза Fe в цирконієвому сплаві Zr1%Nb з метою мінімізації швидкості утворення корозії, не завжди дає достовірні результати. Також інтервальна регресія, створена за цією концепцією, не у всіх випадках вирішує проблему. Прийшли до висновку, що перспективним ефективним підходом до побудови достовірної моделі визначення оптимальної кількості вмісту заліза Fe в цирконієвих сплавах оболонок твелів (на прикладі сплаву Zr1%Nb) з метою мінімізації швидкості утворення корозії є застосування алгоритмів чисельних методів інтервального аналізу в умовах обмежених похибок у вхідній інформації результатів випробувань та відсутності ймовірнісних характеристик цих похибок.
Завантаження
Посилання
1. Yefimov, O., Pylypenko, M., Potanina T., Kavertsev, V., Yesypenko, T., & Harkusha, T. (2023). Schemes, processes, materials, designs, and models of reactor and steam generator units of NPPs and gas-steam turbine units of TPPs. Kharkiv, V SPRAVI LLC, 556 p. (Ukraine).
2. Denisevich, K., Landau, Yu., Neumann, V., Suleymanov, W., & Shilyaev, B. (2013). Energy. History, present and future. Development of nuclear energy and integrated energy systems.
3. Zinkle, S. J., & Was, G. S. (2013). Materials challenges in nuclear energy. Acta Materialia, 61(3), 735–758. https://doi.org/10.1016/j.actamat.2012.11.004.
4. Kondratyuk, V., Pysmennyy, Ye., Verinov, O., Filatov, V., & Ostapenko, I. (2022). Improvement of nuclear safety taking into account the lessons learned from severe accidents. Nuclear and Radiation Safety, 3(95), 76-81. https://doi.org/10.32918/nrs.2022.3(95).08.
5. Skalozubov, V., Kondratyuk, V., Dorozh, O., & Filatov, V. (2023). Comparative method of qualifying safety systems of nuclear power plants with VVER-1000 and AR1000. Nuclear Energy and Environment, 1(26), 3–8. https://doi.org/10.31717/2311-8253.23.1.1.
6. Motta, A. T., Couet, A., & Comstock, R. J. (2015). Corrosion of zirconium alloys used for nuclear fuel cladding. Annual Review of Materials Research, 45, 311–343. https://doi.org/10.1146/annurev-matsci-070214-020951.
7. Kautz, El., Gwalani, B., Yu, Z., Varga, T., Geelhood, K., Devaraj, A., & Senor, D. (2023). Investigating zirconium alloy corrosion with advanced experimental techniques: A review. Journal of Nuclear Materials, 585. https://doi.org/10.1016/j.jnucmat.2023.154586.
8. Stoll, U., & Slavinskaya, N. (2023). Corrosion behavior of zirconium alloys in the aqueous environment. Phenomenological aspects. Overview. Journal of Nuclear Science and Technology, 60(2), 573–602. https://doi.org/10.1080/00223131.2022.2127954.
9. Kautz, El., Gwalani, B., Yu, Z., Varga, T., Geelhood, K., Devaraj, A., & Senor, D. (2023). Investigating zirconium alloy corrosion with advanced experimental techniques: A review. Journal of Nuclear Materials, 585. https://doi.org/10.1016/j.jnucmat.2023.154586.
10. Stoll, U., & Slavinskaya, N. (2023). Corrosion behavior of zirconium alloys in the aqueous environment. Phenomenological aspects. Overview. Journal of Nuclear Science and Technology, 60(2), 573–602. https://doi.org/10.1080/00223131.2022.2127954.
11. Yefimov, О., Pylypenko, M., Lyubchyk, L., Potanina, T., Kravchenko, V., Yesypenko, T., & Harkusha, T. (2023). The method for optimizing the iron content in the structural material Zr1%Nb for fuel cladding of NPP nuclear reactors. Problems of Atomic Science and Technology, 2(144), 46–51. https://doi.org/10.46813/2023-144-046.
12. Han, Y., Zhang, J., Chen, D., Hu, Y., Yao, M., & Zhou, B. (2023). Oxidation rate and oxide microstructures of Zr-1Nb-xFe-0.05Cu-0.05Ge alloys corroded in 400 °C superheated steam. Journal of Materials Engineering and Performance, 32, 6142–6150. https://doi.org/10.1007/s11665-022-07555-0.
13. Desiati, R. D., Wismogroho, A. S., Sugiarti, E., Mulya, M. A. J., Widayatno, W. B., Aryanto, D., Basyir, A., Ikhlasul Amal, M., Jayadi, J., Hermanto, B., Izzudin, H., Affandi, A., Sudiro, T., Lutfi, S., Manangkasi, I. H., Suryadi, S., Firdharini, C., Rusumayanti, F., Muslimin, A. N., ... Robby Firmansyah, M. (2024). The corrosion and mechanical behavior of zirconium alloy for alkali fusion process at high temperature. JOM, 76, 4075–4084. https://doi.org/10.1007/s11837-024-06451-3.
14. Yang, Z., Wu, Z., Qiu, Sh., Cheng, Z., Qiu, J., Wang, B., & Yuan, G. (2018). Corrosion resistance of Zr-0.8Sn-0.25Nb-0.35Fe-0.1Cr-0.05Ge alloy. Advances in Energy and Environmental Materials, CMC 2017, Springer Proceedings in Energy. Springer, Singapore (p. 105–113). https://doi.org/10.1007/978-981-13-0158-2_13.
15. Pylypenko, M., Drobyshevska, A., Stadnik, Yu. & Tantsyura, I. (2018). Effect of iron additives on the properties of Zr1%Nb alloy. Problems of Atomic Science and Technology, 1(113), 101–104.
16. Pylypenko, M., Vasilenko, R., & Drobyshevska, A. (2022). Effect of iron on evolution of the structure of Zr1%Nb alloy under ion irradiation. Problems of Atomic Science and Technology, 4(140), 49–54. https://doi.org/10.46813/2022-140-049.
17. Pylypenko, M., Drobyshevska, A., & Zuyok, V. (2022). Influence of iron additives on the corrosion resistance of the Zr1%Nb alloy under operating conditions of a nuclear reactor. Problems of Atomic Science and Technology, 1(137), 51–54. https://doi.org/10.46813/2022-137-051.
18. Mukhachev, A., Pylypenko, M., Yelatontsev, D., & Kharytonova, O. (2024). The quality of zirconium alloys is the main criterion for the effectiveness of their use in nuclear fuel of Ukrainian NPPs. XXI International Conference on Physics of Radiation Phenomena and Radiation Materials Science (p. 82–83).
19. Pylypenko, M., Yefimov, O., Potanina, T., Drobyshevska, A., & Pelykh, V. (2024). Improvement of the Zr1%Nb alloy for fuel cladding of nuclear reactors. XXI International Conference on Physics of Radiation Phenomena and Radiation Materials Science (p. 84–85).
20. Madsen, K., Nielsen, N. B., & Tingleff, O. (2004). Methods for non-linear least squares problems. Technical report, informatics and mathematical modeling, Technical University of Denmark.
21. Russell, R. R. (2016). Nonlinear regression modeling for engineering applications: modeling, model validation, and enabling design of experiments. Chichester, UK; Hoboken, NJ: John Wiley&Sons, 403 p.
22. Moore, R. E., Kearfott, R. B., & Cloud, M. J. (2009). Introduction to interval analysis. Society for Industrial and Applied Mathematics. Philadelphia.
23. Yefimov, O., Pylypenko, M., & Potanina, T. (2021). Estimation of the dependence parameters of nuclear structural materials hardness on the content of gas impurities: an interval approach. Problems of Atomic Science and Technology, 5(135), 77–83. https://doi.org/10.46813/202-135-077.
24. Mayer, G. (2017). Interval analysis and automatic result verification. De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110499469.
25. Yefimov, O., Potanina, T., & Pylypenko, M. (2025). Modeling in NPP engineering. Interval and regression models of equipment NPP technical characteristics. Lambert Academic Publishing, 206 p.
26. Scikit-learn 0.23.2 documentation. Scikit-learn: machine learning in Python. https://scikitlearn.org.
