Sensitivity Analysis of CFD Code FLUENT-12 for Supercritical Water Heat Transfer in Vertical Bare Tubes
Notice bibliographique
Résumé
The ability to use FLUENT 12 or other CFD software to accurately model supercritical water flow through various geometries in diabatic conditions is integral to research involving coal-fired power plants as well as Supercritical Water-cooled Reactors (SCWR). The cost and risk associated with constructing supercritical water test loops are far too great to use in a university setting. Previous work has shown that FLUENT 12, specifically realizable k-ε model, can reasonably predict the bulk and wall temperature distributions of externally heated vertical bare tubes for cases with relatively low heat and mass fluxes. However, sizeable errors were observed for other cases, often those which involved large heat fluxes that produce deteriorated heat transfer (DHT) regimes, which involves a reduction in the rate of heat transfer between the wall and the fluid, and therefore a rise in wall temperature. These errors were believed to be caused by FLUENT’s over-estimation of changes in thermal physical properties of the fluid which occur around the pseudocritical point. The goal of this research is to gain a more complete understanding of how FLUENT 12 models supercritical water cases and where errors can be expected to occur. One control case is selected where expected changes in bulk and wall temperatures occur and they match empirical correlations’ predictions, and the operating parameters are varied individually to gauge their effect on FLUENT’s solution. The model used is the realizable k-ε, and the parameters altered are inlet pressure, mass flux, heat flux, and inlet temperature. As a result of this work, under supercritical conditions, the only finite limitations found in the k-ε model are in the mass flux which is predicted correctly above 300 kg/m2s, and in the temperature and related physical properties of water where they exceed the limitation of the fluid properties in the fluid database.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».