Investigation of Characteristic-Temperature Approaches for Heat-Transfer Correlations at Supercritical Conditions
Notice bibliographique
Résumé
It is expected that the next generation of water-cooled nuclear reactors will operate at supercritical pressures (∼25 MPa) and high coolant temperatures (350–625°C). 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 number of empirical generalized correlations, based on experimentally obtained datasets, have been proposed to calculate Heat Transfer Coefficients (HTCs) in forced convective heat transfer for various fluids, including water, at supercritical pressures. These bare-tube-based correlations are available in various literature sources. There have been a number of methods applied to correlate heat transfer data. The most conventional approach, which accounts for property variations in the data, is to modify the classical Dittus-Boelter equation for forced convection. However, analysis and comparison of these correlations has shown that differences in HTC values can be up to several hundred percent. In general, the familiar correlations of Dittus-Boelter and Bishop et al. have used the bulk-fluid temperature approach for characteristic temperature properties evaluations. However, at high heat fluxes, fluid near the tube-wall will have a temperature close to that of the wall temperature. This might be significantly different from the bulk-fluid temperature. Therefore, another approach can be used based on the wall temperature as the characteristic temperature. The Swenson et al. correlation is based upon this approach. Finally, a third approach has been considered in which the film-temperature is used as the characteristic temperature (Tf = (Tw+Tb) / 2). McAdams et al. based their correlation for annuli on this approach. Therefore, the objective of this paper is to evaluate the three characteristic temperature approaches, (1) Bulk-fluid temperature approach; (2) Wall-temperature approach; and (3) Film-temperature approach, and determine which characteristic temperature method can most accurately predict supercritical water heat transfer coefficients. Both classical correlations and more recently developed correlations are considered in this investigation.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».