CFD Simulations of a Loss of Heat Sink Experiment in the McMaster Nuclear Reactor
Notice bibliographique
Résumé
The McMaster nuclear reactor (MNR) is an important research facility that not only provides researchers with neutrons for fundamental science, but also supplies the medical industry with isotopes used for cancer treatment. To ensure the safety and performance of the MNR, modeling of the thermal hydraulics during nominal and accidental conditions is required. For such a task, system codes are customarily used. While system codes can assess the safety aspects of complex thermal–hydraulic systems, the question arises whether such systems can be modeled appropriately in a three-dimensional manner, such as computation fluid dynamics (CFD), while capturing the thermal mixing of the coolant. Modeling the thermal hydraulics of nuclear research reactors using CFD is relatively new. Therefore, validating such methods against experimental data is of utmost importance. The validation of CFD is the main focus of this work. More specifically, the influence of the loss of heat sink on the pool temperature is assessed using the CFD code Ansys CFX. The validation basis was provided by an experiment performed at the MNR in March 2023. In this experiment, the secondary heat removal system was intentionally shut down, and the pool temperature was measured in a few positions. The results obtained by modeling the loss of heat sink in the MNR using Ansys CFX agree well with the experiment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».