Теплоэнергетика, 2024, № 2, стр. 52-69

Исследование влияния режимных и геометрических параметров на критическое истечение недогретой и вскипающей воды через каналы различной геометрии

И. А. Коновалов a*, М. А. Большухин a, А. М. Хизбуллин a, А. Н. Соколов a, А. А. Баринов a, В. Д. Локтионов b, С. М. Дмитриев c, Т. К. Зырянова c

a Опытное конструкторское бюро машиностроения им. И.И. Африкантова
603074 г. Нижний Новгород, Бурнаковский проезд, д. 15, Россия

b Электрогорский научно-исследовательский центр по безопасности атомных электростанций (ЭНИЦ)
142530 г. Электрогорск, ул. Святого Константина, д. 6, Россия

c Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева
603950 г. Нижний Новгород, ул. Минина, д. 24, Россия

* E-mail: ats@nntu.ru

Поступила в редакцию 26.05.2023
После доработки 18.07.2023
Принята к публикации 30.08.2023

Аннотация

В научно-технической литературе представлено большое количество работ, посвященных экспериментальному исследованию критического истечения насыщенной и недогретой жидкости через цилиндрические каналы. Несмотря на это, в доступных источниках не дана оценка того, насколько те или иные геометрические параметры и режимные условия экспериментов влияют на критическое истечение. Настоящая статья посвящена анализу экспериментальных данных по критическим истечениям, полученных в ЭНИЦ с применением статистических методов и машинного обучения. Цель работы – выявить статистические связи между режимными и геометрическими параметрами, а также количественно оценить влияние этих параметров на критический массовый расход и давление. Проведенный анализ экспериментальных данных для каналов со скругленной входной кромкой показал сильное влияние формы входной кромки как на значение критической массовой скорости, так и на конечное давление в выходном сечении канала, которое устанавливается при критическом режиме истечения. Сравнение результатов анализа экспериментальных данных для каналов с различной формой входного участка при одних и тех же режимных и геометрических параметрах показало, что для каналов со скругленной входной кромкой критическая массовая скорость приблизительно на 25% выше, чем для каналов с острой входной кромкой. С увеличением длины горловины эта разница асимптотически убывает. Среди режимных параметров основной вклад в дисперсию критической массовой скорости вносит недогрев среды на входе до температуры насыщения – 51% общего влияния режимных и геометрических параметров. Увеличение недогрева среды до температуры насыщения и уменьшение длины горловины канала приводят к тому, что противодавление, необходимое для установления критического режима истечения, снижается. В предельных случаях критическое отношение давлений может составлять 0.1, что существенно ниже общепринятого в инженерной практике значения 0.5. Полученные результаты в дальнейшем могут быть использованы при планировании опытов, направленных как на расширение диапазона режимных параметров, так и на оптимизацию элементов, в основе работы которых лежит явление критического истечения.

Ключевые слова: критическое истечение, адиабатный канал, сужающее устройство, запирание потока, гидравлическое сопротивление, входная кромка, статистические методы, суррогатная модель, машинное обучение

Список литературы

  1. Sozzi G.L., Sutherland W.A. Critical flow of saturated and subcooled water at high pressure. San Jose, California: Boiling Water Reactor Systems Department; General Electric Company, 1975.

  2. Hall D.G., Ericson L. The Marviken critical flow test – A description and early results. Stenstorp: Aktiebolaget Atomenergi, 1978.

  3. Кеворков Л.Р., Лутовинов С.З., Тихоненко Л.К. Влияние масштабных факторов на критический расход насыщенной воды из прямых труб с острой входной кромкой // Теплоэнергетика. 1977. № 7. С. 72–76.

  4. Тихоненко Л.К., Кеворков Л.Р., Лутовинов С.З. Критические расходы горячей воды при истечении из труб // Теплоэнергетика. 1978. № 1. С. 32–36.

  5. Фисенко В.В. Критические двухфазные потоки. М.: Атомиздат, 1978.

  6. Методические указания по расчету критических расходов теплоносителя при аварийной разгерметизации циркуляционного контура АЭС с РБМК. МУ 34-70-142-86. М.: Главтехуправление, 1987.

  7. Fischer M. The dynamic of waves including shocks in two-phase flow // Nucl. Eng. Des. 1970. V. 11. Is. 1. P. 103–131. https://doi.org/10.1016/0029-5493(70)90022-1

  8. Вскипающие адиабатные потоки / В.А. Зысин, Г.А. Баранов, В.А. Барилович, Т.Н. Парфенова. М.: Атомиздат, 1976.

  9. Цикулари Г.В., Данилин В.С., Селезнев Л.И. Адиабатные двухфазные течения. М.: Атомиздат, 1973.

  10. Алешин В.С., Калайда Ю.А., Фисенко В.В. Исследование адиабатного истечения воды через цилиндрические каналы // Атомная энергия. 1975. Т. 38. Вып. 6. С. 375–378.

  11. Russian experimental database for validation of computer codes used for safety analysis of nuclear facilities / A.R. Zabirov, A.A. Smirnova, Yu.M. Feofilaktova, S.A. Shevchenko, D.A. Yashnikov // Prog. Nucl. Energy. 2020. Is. 118. P. 103061. https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2019.103061

  12. Истечение теплоносителя при потере герметичности реакторного контура / Ю.А. Калайда, В.В. Арсентьев, В.В. Фисенко, Б.М. Цизин. М.: Атомиздат, 1977.

  13. Программа для автоматизации инженерных расчетов, интеллектуального анализа данных и оптимизации pSeven 6.14 / ООО ДАТАДВАНС. Свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ 2019612369. 19.02.2019.

  14. Wang J. Partial correlation coefficient // Encyclopedia of Systems Biology. 2013. P. 1634–1635. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-9863-7_373

  15. Bendat J.S., Piersol A.G. Random data: analysis and measurements procedures. 4th ed. New Jersey: John Willey&Sons, 2012.

  16. Fauske H.K. The dischardge of satureted water through tubes // Chem. Eng. Prog. Symp. Series. 1965. V. 61. Is. 59.

  17. Идельчик И.Е. Справочник по гидравлическим сопротивлениям. М.: Машиностроение, 1975.

  18. Сальтелли А., Соболь И.М. Анализ чувствительности нелинейных математических моделей // Математическое моделирование. 1995. Т. 7. № 11. С. 16–28.

  19. Saltelli A. A quantitative model-independent method for global sensitivity analysis of model output // Technometrics. 1999. V. 41. P. 39–56.

  20. Plischke E. An effective algorithm for computing global sensitivity indices (EASI) // Reliab. Eng. System Safety. 2010. V. 95. Is. 4. P. 354–360. https://doi.org/10.1016/j.ress.2009.11.005

  21. Pukelsheim A. Optimal design of experiments. USA, Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2006.

  22. Использование нейронных сетей в теплофизических задачах атомной энергетики (обзор) / А.Р. Забиров, А.А. Смирнова, Ю.М. Феофилактова, Р.А. Шевченко, С.А. Шевченко, Д.А. Яшников, С.Л. Соловьев // Теплоэнергетика. 2020. № 8. С. 5–19. https://doi.org/10.1134/S004036362008010X

  23. Modeling of nonstationary covariance function of Gaussian process using decomposition in dictionary of nonlinear functions / E. Burnaev, E. Zaytsev, M. Panov, P. Prihodko, Y. Yanovich // Proc. of the Intern. Conf. “Information Technology and Systems – 2011”. Moscow, Russia, 2–7 Oct. 2011. P. 355–362.

  24. Rasmussen C.E., Wiliams C.K.I. Gaussian processes for machine learning. MIT Press, 2006.

  25. Burnaev E.V., Belyaev M.G., Prihodko P.V. About hybrid algorithm for tuning of parameters in approximation based on linear expansions in parametric functions // Proc. of the 8th Intern. Conf. “Intelligent Information Processing”. Paphos, Cyprus, 17–24 Oct. 2010.

  26. Belyaev M.G., Burnaev E.V. Approximation of a multidimensional dependency based on linear expansion in a dictionary of parametric functions // Inform. Appl. 2013. V. 7. No. 13. P. 114–125.

  27. Разработка методики построения суррогатных моделей оборудования на примере модели гидравлики устройства газоудаления / И.А. Коновалов, А.Н. Соколов, А.А. Баринов, Т.К. Зырянова // Теплоэнергетика. 2023. № 2. С. 71–77. https://doi.org/10.56304/S0040363623020042

Дополнительные материалы отсутствуют.