Assessment of Choking Flow Models in RELAP5 for Subcooled Choking Flow Through a Small Axial Crack of a Steam Generator Tube
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Choking flow plays an integral part not only in the engineered safeguards of a nuclear power plant (NPP), but also to everyday operation. Current NPP steam generators operate on the leak-before-break approach. The ability to predict and estimate a leak rate through a steam generator tube crack is an important safety parameter. Knowledge of the maximum flow rate through a crack in the steam generator tube allows the coolant inventory to be designed accordingly while limiting losses during loss of coolant accidents. Here an assessment of the choking flow models in thermal-hydraulics code RELAP5/MOD3.3 is performed and its suitability to predict choking flow rates through small axial cracks of the steam generator tubes is evaluated based on previously collected experimental data. Three sets of the data were studied in this work which corresponds to steam generator tube crack sample 1, 2, and 3. Each sample has a wall thickness, channel length (L), of 1.285 mm to 1.3 mm. Exit areas of these samples are 5.22 mm2, 9.05 mm2, and 1.72 mm2 respectively. Samples 1 and 2 have the same flow channel length to hydraulics diameter ratio (L/D) of 2.9 whereas sample 3 has a L/D of 6.5. A pressure differential of 6.8 MPa was applied across the samples with a range of subcooling from 5 °C to 60 °C. Flow rates through these samples were modeled using the thermal-hydraulic system code RELAP5/MOD3.3. Simulation’s results are compared to experimental values and modeling techniques are discussed. It is found that both the Henry-Fauske (H-F) and Ransom-Trapp (R-T) models better predict choking mass flux for longer channels. As the channel length decreases both models’ predictions diverge from each other. While RELAP5/MOD3.3 has been shown to predict choking flow in large scale geometries, further investigation of data sets need to be done to determine if it is suited well for small channel lengths.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle