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Enregistrement W2170996782 · doi:10.1115/icone10-22114

Validation of a CFD Analysis Model for Predicting CANDU-6 Moderator Temperature Against SPEL Experiments

2002· article· en· W2170996782 sur OpenAlexfundaboutno aff
Churl Yoon, Bo Wook Rhee, Byung-Joo Min

Notice bibliographique

Revue10th International Conference on Nuclear Engineering, Volume 3 · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Safety Commission
Mots-clésComputational fluid dynamicsBuoyancyMechanicsTurbulenceSubcoolingMomentum (technical analysis)SimulationPhysicsHeat transferComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A validation of a 3D CFD model for predicting local subcooling of the moderator in the vicinity of calandria tubes in a CANDU-6 reactor is performed. The small scale moderator experiments performed at Sheridan Park Experimental Laboratory (SPEL) in Ontario, Canada [1] is used for the validation. Also a comparison is made between previous CFD analyses based on 2DMOTH and PHOENICS, and the current analysis for the same SPEL experiment. For the current model, a set of grid structures for the same geometry as the experimental test section is generated and the momentum, heat and continuity equations are solved by CFX-4.3, a CFD code developed by AEA technology. The matrix of calandria tubes is simplified by the porous media approach. The standard k-ε turbulence model associated with logarithmic wall treatment and SIMPLEC algorithm on the body fitted grid are used. Buoyancy effects are accounted for by the Boussinesq approximation. For the test conditions simulated in this study, the flow pattern identified is the buoyancy-dominated flow, which is generated by the interaction between the dominant buoyancy force by heating and inertial momentum forces by the inlet jets. As a result, the current CFD moderator analysis model predicts the moderator temperature reasonably, and the maximum error against the experimental data is kept at less than 2.0°C over the whole domain. The simulated velocity field matches with the visualization of SPEL experiments quite well.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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