Prediction and modeling of the two-dimensional separation characteristic of a steam generator at a nuclear power station with VVER-1000 reactors


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

A computational and experimental procedure for construction of the two-dimensional separation curve (TDSC) for a horizontal steam generator (SG) at a nuclear power station (NPS) with VVER-reactors. In contrast to the conventional one-dimensional curve describing the wetness of saturated steam generated in SG as a function of the boiler water level at one, usually rated, load, TDSC is a function of two variables, which are the level and the load of SGВ that enables TDSC to be used for wetness control in a wide load range. The procedure is based on two types of experimental data obtained during rated load operation: the nonuniformity factor of the steam load at the outlet from the submerged perforated sheet (SPS) and the dependence of the mass water level in the vicinity of the “hot” header on the water level the “cold” end of SG. The TDSC prediction procedure is presented in the form of an algorithm using SG characteristics, such as steam load and water level as the input and giving the calculated steam wetness at the output. The zoneby-zone calculation method is used. The result is presented in an analytical form (as an empirical correlation) suitable for uploading into controllers or other controls. The predicted TDSC can be used during real-time operation for implementation of different wetness control scenarios (for example, if the effectiveness is a priority, then the minimum water level, minimum wetness, and maximum turbine efficiency should be maintained; if safety is a priority, then the maximum level at the allowable wetness and the maximum water inventory should be kept), for operation of NPS in controlling the frequency and power in a power system, at the design phase (as a part of the simulation complex for verification of design solutions), during construction and erection (in developing software for personnel training simulators), during commissioning tests (to reduce the duration and labor-intensity of experimental activities), and for training.

Об авторах

V. Parchevsky

Moscow Power Engineering Institute (MPEI, National Research University)

Автор, ответственный за переписку.
Email: Parval9@yandex.ru
Россия, Moscow, 111250

V. Guryanova

Moscow Power Engineering Institute (MPEI, National Research University)

Email: Parval9@yandex.ru
Россия, Moscow, 111250

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2017

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».