基于竖直圆管空气-水两相流实验的相间曳力模型研究

研究两相流相间阻力特性对系统程序关键本构模型封闭具有重要意义。本文基于竖直圆管开展了空气-水两相流实验,采用四探头电导探针对空泡份额、气泡弦长和界面面积浓度等气泡参数的径向分布进行了测量。结果表明空泡份额和气泡弦长呈现“核峰型”分布,而界面面积浓度并没有表现出随流速的单调关系。进一步开发了泡状流和弹状流的相间曳力模型,考虑了液相表观流速与管径对气泡尺寸分布的影响,建立了临界韦伯数与不同液相流速的关系。计算得到的空泡份额和界面面积浓度与实验数据整体符合较好,验证了模型的可靠性,为两相流相间阻力特性研究提供参考意义。     

高温球床壁面区域有效导热系数模型优化

有效导热系数用来表征高温气冷球床堆堆芯综合传热能力,提高球床有效导热系数的预测精度对于高温气冷球床堆的热工设计和安全分析十分重要。为了优化球床壁面区域有效导热系数模型,本文针对无序石墨球床有效导热系数开展数值研究,分析了无序堆积球床主体区域、近壁面区域以及壁面区域有效导热系数的分布特性。结果表明：壁面区域有效导热系数相对于主体区域和近壁面区域显著降低,其平均降幅约为22%。因此引入了修正系数C_w对ZBS模型在壁面区域进行优化,对于球床主体区域及近壁面区域修正系数C_w=1,对于壁面区域,修正系数C_w=0.78。通过与前期无序球床实验数据和南非HTTU实验数据的对比,验证了优化后的ZBS模型能较好地预测球床壁面区域有效导热系数。     

基于非监督机器学习方法的竖直环形流道流动沸腾流型研究

研究流动沸腾两相流动形态对封闭反应堆安全分析程序关键本构模型具有重要意义。本文基于非监督机器学习流型识别方法，提出将两相流物理知识融入数据驱动的机器学习模型，并构建输入特征的挑选原则：(1)机器学习在输入特征中捕捉到的应为流型相关信息；(2)机器学习的聚类准则应包络该流型下输入特征的所有可能性。依据挑选原则分析电导探针信号生成的汽泡分布特征，确定汽泡弦长累积分布函数数据可用于非监督机器学习流型判断。依据流型识别结果，获得了竖直环形流道内流动沸腾的二维局部流型特性，发现高位局部流型出现在流道中心位置并偏向内加热壁面；并判别了流道截面的全局流型，结果表明流动沸腾泡状流至弹状流的流型转变出现在空泡份额约为0.14位置。