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학술저널
저자정보
Se‑Mi Hyun (Korea University) Seokmin Hong (Korea Atomic Energy Research Institute) Min‑Chul Kim (Korea Atomic Energy Research Institute) Jongmin Kim (Korea Atomic Energy Research Institute) Seok Su Sohn (Korea University)
저널정보
대한금속·재료학회 Metals and Materials International Metals and Materials International Vol.28 No.12
발행연도
2022.12
수록면
2,907 - 2,918 (12page)
DOI
10.1007/s12540-022-01188-7

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SA508 Gr.1A low-alloy steel is used for main steam line piping in nuclear power plants. The yield strength and J-R fractureresistance of the piping material must be high in order to apply the leak-before-break concept. In this study, intercritical heattreatment (IHT) was applied to two SA508 Gr.1A low-alloy steels having different chemical compositions, namely, samplesC and P; the latter containing Mo and V. Their microstructures, tensile properties, impact properties, and J-R fractureresistances were evaluated, and the effects of IHT on the mechanical properties of the steels were analyzed. After IHT, finegrains formed at grain boundaries and coarse cementite decomposed, which greatly improved toughness without reducingthe strength. Further, a model to predict the J-R fracture resistance (JIc) of the SA508 Gr.1A low-alloy steel was developedby considering the microstructural and mechanical factors that affect the J-R fracture resistance. According to the JIc resultsof 12 kinds of SA508 Gr.1A low alloy steel, subjected to different heat treatments, the JIc was linearly proportional to thenumber of effective grains (N) contained in the plastic zone, which showed that N is the main factor affecting JIc. Furthermore,the yield and tensile strengths were considered to compensate for the strength difference owing to the different chemicalcompositions. The JIc prediction model was derived considering the effective grain size, plastic zone size, and tensile properties.The predicted JIc values agreed well with the test JIc values.
#SA508 Gr.1A low-alloy steel · Intercritical heat treatment · J-R fracture resistance · Microstructure · Jic prediction model

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