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Enregistrement W4328122033 · doi:10.1080/00223131.2023.2188269

Numerical simulation of the fluid flow and heat transfer of the supercritical water in the 64-element Canadian SCWR fuel bundle

2023· article· en· W4328122033 sur OpenAlexafffundabout
Huirui Han, Chao Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Science and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBundleSupercritical fluidCladding (metalworking)MechanicsComputational fluid dynamicsRodMaterials scienceHeat transferReynolds numberFlow (mathematics)Supercritical flowFluid dynamicsPressurized water reactorNuclear engineeringTurbulenceThermodynamicsPhysicsEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has participated in the Generation IV nuclear energy systems focusing on the Supercritical Water-cooled Reactor (SCWR) system. The 64-element fuel rods channel is used in the Canadian SCWR. There are few publicly available experimental studies for the flow in the fuel channels with multiple fuel rods. To date, the CFD simulation reported in open literature for rod bundle flow in the 64-element SCWR is relatively scarce. The cladding surface temperature is of key importance in assessing the safety of the reactor. Since the inhomogeneities in the bundle cross-section can present complex flow phenomena, a CFD study can provide substantial insight into the flow physics. In this work, the full-scale CFD simulation of the supercritical water flow in the 64-element rod bundle was performed. The results suggest the possibility of the presence of gap vortices in the flow subchannels. Higher streamwise velocities and normal Reynolds stresses always exist at the center subchannel regions. The circumferential cladding surface temperature distribution is extremely non-uniform and there is a large difference between the maximum cladding surface temperatures for different fuel rods.

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)0,000
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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