ICONE19-43876 UPDATED HEAT TRANSFER CORRELATIONS FOR SUPERCRITICAL WATER-COOLED REACTOR APPLICATIONS
Notice bibliographique
Résumé
In support of the development of SuperCritical Water-cooled Reactors (SCWRs), research is currently being conducted for heat-transfer at supercritical conditions. Currently, there are no experimental datasets for heat transfer from power reactor fuel bundles to the fuel coolant (Water) available in open literature. Therefore, for preliminary calculations, heat-transfer correlations obtained with bare tube data can be used as a conservative approach. A large set of experimental data, for supercritical water was analyzed and an updated heat-transfer correlation for forced-convective heat-transfer, in the normal heat transfer regime, was developed. This experimental dataset was obtained within conditions similar to those for proposed SCWR concepts. Thus, this new correlation can be used for preliminary heat-transfer calculations in SCWR fuel channels. It has demonstrated a good fit for the analyzed dataset. Experiments with SuperCritical Water (SCW) are very expensive. Therefore, a number of experiments are performed in modeling fluids, such as carbon dioxide and refrigerants. However, there is no common opinion if SC modeling fluids' correlations can be applied to SCW and vice versa. Therefore, a correlation for supercritical carbon dioxide heat transfer was developed as a less expensive alternative to using supercritical water. The conducted analysis also meets the objective of improving our fundamental knowledge of the transport processes and handling of supercritical fluids. These correlations can be used for supercritical water heat exchangers linked to indirect-cycle concepts and the cogeneration of hydrogen, for future comparisons with other independent datasets, with bundle data, for the verification of computer codes for SCWR core thermalhydraulics and for the verification of scaling parameters between water and modeling fluids.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».