Physical Modeling of Hydrodynamic and Heat Transfer Processes in Liquid-Metal Cooled Nuclear Power Facilities


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The article presents the results from analyzing the application conditions of the thermophysical processes similarity theory as applied to modeling the hydrodynamics and heat transfer in liquid-metal cooled nuclear power facilities, namely, in channels, in the reactor core rod systems, and in the reactor pressure vessel under different operating conditions. It is shown that direct modeling can be used without limitations only for processes whose determined similarity numbers (criteria) are functions of only the system’s geometrical simplexes and one determining criterion. The availability of two determining criteria in the heat transfer description, e.g., the Reynolds and Prandtl numbers, noticeably complicates the modeling. With three determining criteria, direct modeling is impracticable as a rule. In such cases, systematic multivariate experiments must be set up. The aim of such experiments is to reveal the effects that are allowed by the general mathematical model but which cannot be simulated—either analytically or numerically—using state-of-the-art mathematical technologies. It has been shown from numerical and theoretical investigations and from generalization of experiments, including data on temperature distribution patterns in a liquid-metal flow, that the thermal resistance at the coolant–heat-transfer surface interface boundary is essentially zero if the concentration of impurities in the coolant does not exceed their solubility at the circulating metal temperature. In the case of using liquid metals and alloys (Pb, Pb–Bi, Hg, Na, Na–K, Li, etc.), the heat transfer is described under such conditions by a unified dimensionless dependence on the Peclet number. The transfer of heat in fuel assemblies takes place mainly by convective heat transfer, and the temperature field is governed by the increase in liquid-metal temperature. The temperature distribution depends on the classical similarity criteria, including the Reynolds, Peclet (Prandtl), and Grashof criteria, and on the design and thermophysical characteristics of fuel elements and fuel assemblies (the latter serve as the fuel element approximate similarity criterion). Forced circulation in the reactor vessel is simulated in small-scale water models using the Froude and Peclet numbers, and natural circulation is simulated using the Euler number. The similarity of currents in stably stratified coolant zones is determined by the Froude and Peclet numbers and by the local-gradient Richardson number.

Об авторах

A. Sorokin

State Scientific Center of the Russian Federation Leipunsky Institute of Physics and Power Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: sorokin@ippe.ru
Россия, Obninsk, Kaluga oblast, 249033

Yu. Kuzina

State Scientific Center of the Russian Federation Leipunsky Institute of Physics and Power Engineering

Email: sorokin@ippe.ru
Россия, Obninsk, Kaluga oblast, 249033

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».