摘要：基于Saxena试验获得窄缝通道骤冷前沿推进速率,采用RELAP5程序对实验进行模拟,模拟结果表明程序高估了骤冷前沿推进速率。以两相动量守恒方程和Griffith矩形窄缝通道漂移流速度模型为基础,建立窄缝通道相间漂移流摩擦模型。该模型考虑了窄缝通道几何特征对相间摩擦的影响,能更好地预测低流速下窄缝通道再淹没骤冷前沿推进速率,同时明确了影响窄缝通道骤冷前沿推进速率的关键因素之一。

摘要：基于架构描述方法和模块化描述方法,结合核反应堆研发特点与基于模型的系统工程理论方法,开展数字反应堆平台架构设计及模块化关键技术研究,通过对数字反应堆平台承载的模型、算法、数据、流程,以及以超级计算机为核心的复杂异构软硬件环境进行分析,提出数字反应堆平台的业务架构、应用架构、数据架构及技术架构设计,指导数字反应堆平台研发。通过数字反应堆平台功能验证,表明在数字反应堆平台架构指引下,平台具有可重构性、可重用性、可扩展性和健壮性,开发形成的各项功能均能满足工程使用需求,其架构设计实践对后续复杂系统平台设计具有重要指导意义。

摘要：为验证新研发程序,采用新一代的Pin-by-Pin求解程序包KYLIN V2.0-CORCA-SPn,开展了针对福清核电厂5号机组首循环实测数据的验证分析。研究结果表明,控制棒价值最大相对偏差为N2棒组,为7.17%,其余棒组相对偏差均小于5%,循环内的临界反应性误差最大为−0.559%;燃料栅元功率与堆用蒙特卡罗程序RMC的偏差在8%以内。本文提出的数值模型离散精度高、计算稳定性好,相关验证工作能够为新一代压水堆堆芯程序设计提供技术支撑,进而满足新型复杂反应堆的研发设计需求。

摘要：基于耦合框架开发耦合程序,采用框架实现耦合数据传递和流程控制,可以提高耦合程序的开发效率,并降低开发难度。本文根据反应堆多物理耦合框架的使用规范,开发了堆芯多通道程序的网格与接口模块,该模块能够读取堆芯功率场,计算并生成堆芯热工网格与物理场,实现输入、输出与计算模块的封装与调用。采用RSG-GAS堆型建模与验证表明,多通道程序的网格模块能够正确生成各种尺度的网格和物理场,接口模块封装流程函数计算结果与原程序一致,能够正确读取功率场,生成并输出温度场与密度场。通过以上的模块开发,CORTH程序可以基于耦合框架灵活快捷地开发不同网格尺度物理程序的耦合程序。

摘要：自然循环或重力注水过程的热功率、冷却剂流量等操作条件较小,易出现各种流动不稳定现象,影响核反应堆事故的发展进程,间歇式流动沸腾现象就属于其中的一种。以去离子水为工质,采用2×2加热棒束,对内径为32mm竖直通道内的间歇式流动沸腾现象进行了实验研究,分析了不同热流密度下间歇式流动沸腾不稳定现象的变化规律,讨论了热流密度对间歇式沸腾周期的影响。结果表明,在一定的热流密度条件下,当加热通道内流体达到饱和并过热时,会发生周期性地剧烈喷涌及冷液回流现象,期间伴随泡状流、弹状流、搅混流及环状流等多种流动形态;间歇喷涌周期取决于沸腾停滞时间,随热流密度的不断增大,沸腾停滞时间缩短,间歇喷涌周期也缩短。当热流密度增大到一定程度时,间歇式流动沸腾现象消失,从而转变为另一种两相流动不稳定现象。

摘要：采用计算流体力学(CFD)方法对典型核电厂失水事故下的氢气分布和燃烧过程进行安全分析研究。首先基于火焰加速准则对安全壳内燃爆风险进行评估,采用大规模氢气燃烧实验确定了保守燃烧模型(CREBCOM)中的燃烧速率常数。对安全壳内的氢气燃烧过程的数值模拟显示:氢气燃烧过程产生的峰值压力接近7.0×10~5 Pa,将对安全壳完整性产生威胁。

摘要：在反应堆发生大破口事故时,再淹没阶段可以有效地降低燃料元件温度,防止堆芯熔毁。为了预测再淹没过程中板状燃料元件的换热特性,进行了竖直矩形窄缝通道底部再淹没过程的实验研究。针对实验工况,基于商用软件CFX,通过耦合分析加热板和流体的方法研究竖直矩形窄缝通道底部再淹没过程。通过将数值模拟结果与实验结果进行对比,评价了相关模型的适用性,并验证了计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)方法在预测再淹没过程的有效性。基于验证后计算模型,对壁面初始温度、入口流速对再淹没过程的影响进行了分析,获得了相关初始条件对壁面温度变化的影响规律。

摘要：为准确预测安全壳上封头的自然对流换热特性以保证堆芯余热安全排出,设计了采用底部弧形加热段的矩形封腔自然对流装置,研究导热率对底部弧形加热段和封腔内流体温度分布的影响,并基于开源软件Open FOAM,采用数值模拟方法对比分析2种湍流模型和3种湍流热通量模型的适用性。结果表明,流体沿弧形面的流动受边界层和绕流脱体强化现象的影响,局部自然对流换热强度从顶部向两端先减小后增大;材料热导率对弧形面的温度分布影响比较大,但对于加热段外的流体温度分布影响极小;经过对AFM模型进行修正,得到了更适用于实验条件的模型参数值,修正后的模型对流体速度场的模拟更为准确且在更高功率工况下也得到验证。本研究可为后续方案设计的有效性评价提供参考。

摘要：核反应堆事故诊断是事故处理过程中最为重要的一步,诊断结果直接决定了事故的处置策略。本文提出了一种融合专家知识与机器学习算法的核反应堆事故诊断方法,该方法在已有的成熟的专家知识基础上,引入机器学习诊断算法,实现两类方法优势的叠加和劣势的互补。在专家知识诊断方面,采用基于征兆导向的事故诊断方法,形成征兆导向专家知识库,并形成基于专家知识的事故诊断功能模块;在基于机器学习算法的事故诊断方面,采用极端梯度提升(XGBoost)算法、线性支持向量机(SVM)算法、深度前馈网络(DFN)以及长短期记忆(LSTM)算法建立了事故诊断模型,并利用投票机制算法对各类算法进行融合,形成了机器学习智能诊断模块。在此基础上,提出了以专家知识诊断模型为主,机器学习智能诊断为辅的诊断模型,并利用“华龙一号”蒸汽发生器传热管破裂(SGTR)事故进行了验证,证明了该方法的合理性。

摘要：以去离子水为工质，采用2×2加热棒束，在0～0．3MPa压力范围内，对内径为50mm竖直加热通道内的间歇式流动不稳定现象进行了实验研究，提出了间歇式过热沸腾现象的发生机理，分析了系统压力对间歇式流动沸腾特性的影响。结果表明，加热通道内热量积聚和液体过热是导致间歇式流动沸腾现象发生的必要条件，当输入系统的热流密度一定，接近于常压状态时，可以明显地观察到间歇式流动沸腾现象；但是随着系统压力的增大，间歇式流动过程逐渐被抑制，间歇式沸腾强度逐渐减弱；当系统压力增大到0．3MPa时，这种现象完全消失，间歇式流动沸腾转变为另一种高频率振荡的流动不稳定现象。