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Enregistrement W4379015487 · doi:10.1002/cjce.24966

Numerical investigation on effects of fuel rod with different shapes of bow deformation on the subcooled boiling of coolant in a fuel assembly

2023· article· en· W4379015487 sur OpenAlexvenueno aff
Changshuang Zhi, Xusheng Wang, Hantao Jiang, Peng Yang, Yingwen Liu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSubcoolingSuperheatingCoolantMaterials scienceHeat transferBoilingMechanicsNucleate boilingThermal hydraulicsThermodynamicsHeat transfer coefficientTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Eulerian two‐phase boiling model of the subcooled boiling of coolant in a 3 × 3 fuel assembly is established and compared with the experimental data to verify its accuracy. The effects of four shapes of bow deformation on subcooled boiling flow and heat transfer characteristics are obtained by comparing and analyzing the distributions of thermal–hydraulic parameters, including the axial wall superheat, liquid phase temperature, axial void fraction, various heat fluxes, heat transfer coefficient, and turbulent kinetic energy. All shapes of bow deformation will lead to the redistribution of coolant among different subchannels, and the distributions of thermal–hydraulic parameters would be greatly affected. The bow deformation of fuel rod easily causes local boiling, which results in local high temperature of liquid phase and bubble accumulation, and a decrease in the area of high liquid phase heat transfer coefficient on the surface of bowing fuel rod. Additionally, the non‐uniform distribution of turbulent kinetic energy caused by bow deformation in different axial sections not only affects the heat transfer performance of coolant, but also causes the increment in pressure drop, which has negative effects on the safe operation of the nuclear reactor. This paper can provide data and theoretical support for engineering design.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,158 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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