Experimental Study of Heat Transfer in a 7-Element Bundle Cooled With Supercritical Freon-12
Notice bibliographique
Résumé
Experimental data on SuperCritical-Water (SCW) cooled bundles are very limited. Major problems with performing such experiments are technical difficulties in testing and experimental costs at high pressures, temperatures and heat fluxes. Also, there are only a few SCW experimental setups currently in the world capable of providing data. SuperCritical Water-cooled nuclear Reactors (SCWRs), as one of the six concepts of Generation IV reactors, cannot be designed without such data. Therefore, a preliminary approach uses modeling fluids such as carbon dioxide and refrigerants instead of water are practical. In particularly, experiments in supercritical refrigerant-cooled bundles can be used. One of the SC modeling fluids typically used is Freon-12 (R-12) with the critical pressure of 4.136 MPa and the critical temperature of 111.97°C. A set of experimental data obtained at the Institute of Physics and Power Engineering (IPPE, Obninsk, Russia) in a vertically-oriented bundle cooled with supercritical R-12 was analyzed. This dataset consisted of 20 runs. The test section was 7-element bundle installed in a hexagonal flow channel with 3 grid spacers. Data was collected at pressures of approximately 4.65 MPa for several different combinations of wall and bulk-fluid temperatures that were below, at, or above the pseudocritical temperature. The values of mass flux were ranged from 400 to 1320 kg/m2s and inlet temperatures ranged from 72 to 120°C. The test section consisted of fuel-element simulators that were 9.5 mm in OD with the total heated length of about 1 m. Bulk-fluid and wall temperature profiles were recorded using a combination of 8 thermocouples. Analysis of the data has confirmed that there are three distinct heat-transfer regimes for forced convention in supercritical fluids: 1) Normal heat transfer; 2) Deteriorated heat transfer characterized with higher than expected wall temperatures; and 3) Enhanced heat transfer characterized with lower than expected wall temperatures. It was also confirmed that the effects of spacers are evident which was previously observed in sub-critical experimental data. Further analysis needs to be conducted on the deteriorated heat transfer phenomena for low mass flux cases which represent accident scenarios. This can be done by designing a natural circulation experimental test loop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».