TRANSIENTS IN A SMALL LEAD COOLED REACTOR
Notice bibliographique
Résumé
In the recent years there has been growing interest in small modular reactors (SMRs). Before this type of reactors are deployed it is necessary to assess their safety with the newest available tools. This thesis focuses on one SMR, the SEALER reactor, which is a 3 to 10 MWe lead cooled reactor intended for remote communities or mines. The designer of the SEALER reactor has previously identified a possible issue during a loss of flow transient. At the beginning of the transient, the mass flow at the pumps undergoes a fluctuation that could lead to reverse flow if amplified. The first part of the thesis was to perform an uncertainty and sensitivity analysis using an existing lumped-parameter model. Two types of transients were studied: unprotected loss of flow and unprotected overpower. Results show that, for both transients, temperatures remain well below safety limits for the entire parameters space. However, it is also found that reverse flow at the pumps is possible by changing some parameters in a realistic way. It was therefore decided to develop a more realistic model to study the same transients, which constitutes the second and main part of the thesis. The new model uses CFD for simulating the flow of coolant in the entire primary circuit. The complex components (fuel channels, pumps and steam generators) are replaced with a simple geometry and appropriate heat and momentum sources/sinks. The CFD simulation is coupled with a custom-made code for solving heat transfer in the fuel pins and to point kinetics for neutronics. To demonstrate the viability of the model, a validation exercise was performed to ensure that the CFD part is able to reproduce experimental data with important features, like temperature stratification and a jet into a plenum. Results from the new model confirm the mass flow fluctuation if a small pump flywheel is used. For a flywheel of reasonable size, transients are slow without any mass flow fluctuation, and temperature variations are small.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».