Validation of FLUENT for Prediction of Flow Distribution and Pressure Gradients in a Multi-Branch Header Under Low Flow Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Flow headers are commonly used in nuclear reactors, boilers and heat exchangers to distribute fluid to branches or to combine flow from the branches along the header. In CANDU reactors the main heat transport system divides the flow from the pumps into approximately 120 individual feeder pipes which then direct the flow into separate fuel channels. Historically, nuclear safety analysis has been performed using one-dimensional averaged system codes, and as such the headers are cross-sectionally averaged. In this paper, flow distribution and pressure gradients along a multi-branch header have been predicted using the three dimensional computational fluid dynamics software FLUENT and were compared to results obtained from experimental data obtained from literature for single phase conditions. In order to assess FLUENTs capabilities this study was performed by comparing the predictions against separate effects experiments conducted on a smaller sized header available in literature. For these experiments, water inlet flow rate was varied and flow rates in the header branches were measured. The aim of this work is to validate FLUENT software for predicting flow distribution and pressure gradients in single phase flow in such a multi-branch geometry. The effects of flow model, grid density, convergence criteria, flow inlet velocity and header size on the computational results were studied. Vortex formation and flow separation were also studied and compared to the experimentally observed flow behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».