A CFD ASSISTED CONTROL SYSTEM DESIGN FOR SUPERCRITICAL WATER COOLED REACTOR (Thesis format: Integrated Article)
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the methodology to construct a control system based on computational fluid dy-namics (CFD) simulations is developed for supercritical water cooled reactor (SCWR). The CFD model using Reynolds Stress Model (RSM) and k − ωS S T model is validated with the experimental cases of steady state and vertically up flowing supercritical water in circular tubes for normal heat transfer and deteriorated heat transfer (DHT) cases. This model is extended to simulate the transient thermal-hydraulic behaviour of supercritical fluid flow and heat transfer, and the results are also compared with the 1-D numerical model, THRUST. The DHT phe-nomenon is investigated using the turbulence kinetic energy (TKE) and velocity distribution and their effect on the heat transfer. A correlation is reported between the TKE and veloc-ity profiles and heat transfer phenomenon at supercritical condition. The non-dimensional buoyancy and acceleration parameters are also used to predict the occurrence of DHT in the supercritical water flow in circular tubes. In the process of developing a control system for Canadian version of SCWR, system iden-tification method is used to develop the linear dynamic models based on non-linear CFD sim-ulations. Considering the strong cross-coupling between the inputs and outputs of the SCWR, multiple input and multiple output (MIMO) system is decoupled and is converted to several single input and single output (SISO) systems using pre-compensator. Based on the decoupled SISO systems, loop compensator is developed for the control and stability of the reactor.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».