This research serves to advance the development of engineering computational fluid dynamics (CFD) computing efficiency for the analysis of pressurized water reactor (PWR) core using rod-type fuel assemblies with mixing vanes (one kind of typical PWR core). In this research, a CFD scheme based on the reconstruction of the initial fine flow field (RIF CFD scheme) is proposed and analyzed. The RIF scheme is based on the quantitative regulation of flow velocities in the rod-type PWR core and the principle that the CFD computing efficiency can be improved greatly by a perfect initialization. In this paper, it is discovered that the RIF scheme can significantly improve the computing efficiency of the CFD computation for the rod-type PWR core. Furthermore, the RIF scheme also can reduce the computing resources needed for effective data storage of the large fluid domain in a rod-type PWR core. Moreover, a flow-ranking RIF CFD scheme is also designed based on the ranking of the flow rate, which enhances the utilization of the flow field with a closed flow rate to reconstruct the fine flow field. The flow-ranking RIF CFD scheme also proved to be very effective in improving the CFD efficiency for the rod-type PWR core.
Small PWR can be used for power generation and heating. Considering that small PWR has the characteristics of flexible operating conditions and complex operating environment, the controller designed based on single power level is difficult to achieve the ideal control of small PWR in the whole range of core power range. To solve this problem, a flexible switching controller based on fuzzy controller and LQG/LTR controller is designed. Firstly, a core fuzzy multi-model suitable for full power range is established. Then, T-S fuzzy rules are designed to realize the flexible switching between fuzzy controller and LQG/LTR controller. Finally, based on the core power feedback principle, the core flexible switching control system of small PWR is established and simulated. The results show that the flexible switching controller can effectively control the core power of small PWR and the control effect has the advantages of both fuzzy controller and LQG/LTR controller.
In PWR three-dimensional transient coupling calculation software CORCA-K, the nodal Green's function method and diagonal implicit Runge Kutta method are used to solve the spatiotemporal neutron dynamic diffusion equation, and the single-phase closed channel model and one-dimensional cylindrical heat conduction transient model are used to calculate the coolant temperature and fuel temperature. The LMW, NEACRP and PWR MOX/UO2 benchmarks and FangJiaShan (FJS) nuclear power plant (NPP) transient control rod move cases are used to verify the CORCA-K. The effects of burnup, fuel effective temperature and ejection rate on the control rod ejection process of PWR are analyzed. The conclusions are as follows: (1) core relative power and fuel Doppler temperature are in good agreement with the results of benchmark and ADPRES, and the deviation between with the reference results is within 3.0% in LMW and NEACRP benchmarks; 2) the variation trend of FJS NPP core transient parameters is consistent with the results of SMART and ADPRES. And the core relative power is in better agreement with the SMART when weighting coefficient is 0.7. Compared with SMART, the maximum deviation is -5.08% in the rod ejection condition and while -5.09% in the control rod complex movement condition.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1991.04a
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pp.163-166
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1991
현재 PWR의 동력로의 값은 대당 10억불이나 되는데, 원래 20년 수명을 예 측하고 설계된 것이나, 이를 두 배로 늘려서 40년이 수명을 가질 수 있겠는 가 하는 문제가 크게 대두되었다. 본 연구는 가장 중요한 구조물인 로심부 지지통의 수명판정조건을 제시하기 위하여 계산한 일부이다. 수명판정을 하 기 위해서는 barrel의 강제진동 응답으로부터 fluctuating stress를 구해야만 한다. 본 연구에서는 modal analysis를 이용하여 변위를 모드함수의 급수전 개의 형태로 표시하고 가진주파수가 barrel의 고유진동수와 일치하는 모드만 을 택하여 fluctuation stress를 구하였다.
A well-performed core power control to track load changes is crucial in pressurized water reactor (PWR) nuclear power stations. It is challenging to keep the core power stable at the desired value within acceptable error bands for the safety demands of the PWR due to the sensitivity of nuclear reactors. In this paper, a state-space model predictive control (MPC) method was applied to the control of the core power. The model for core power control was based on mathematical models of the reactor core, the MPC model, and quadratic programming (QP). The mathematical models of the reactor core were based on neutron dynamic models, thermal hydraulic models, and reactivity models. The MPC model was presented in state-space model form, and QP was introduced for optimization solution under system constraints. Simulations of the proposed state-space MPC control system in PWR were designed for control performance analysis, and the simulation results manifest the effectiveness and the good performance of the proposed control method for core power control.
Stability of a PWR core against xenon-induced axial power oscillation is studied using one-dimensional xenon trausient analysis code, DD1D, that has been developed and verified at KAERI. Analyzed by DD1D utilizing the Kori Unit 1 design and operating data is the sensitivity of axial stability in a PWR core to the changes in core physical parameters including core power level, moderator temperature coefficient, core inlet temperature, doppler power coefficient and core average turnup. Through the sensitivity study the Kori Unit 1 core is found to be stable against axial xenon oscillation at the beginning of cycle 1. But, it becomes less stable as turnup progresses, and unstable at the end of the cycle. Such a decrease in stability is mainly due to combined effect of changes in axial power distribution, moderator temperature coefficient and doppler power coefficient as core turnup progresses. It is concluded from the stability analysis of the Kori Unit 1 core that design of a large PWR with high power density and increased dimension can not avoid xenon-induced axial power instabilities to some extents, especially at the end of cycle.
This paper presents the verification and validation (V&V) of the STREAM/RAST-K 2.0 code system for a pressurized water reactor (PWR) analysis. A lattice physics code STREAM and a nodal diffusion code RAST-K 2.0 have been developed by a computational reactor physics and experiment laboratory (CORE) of Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST) for an accurate two-step PWR analysis. The calculation modules of each code were already verified against various benchmark problems, whereas this paper focuses on the V&V of linked code system. Three PWR type reactor cores, OPR-1000, three-loop Westinghouse reactor core, and APR-1400, are selected as V&V target plants. This code system, for verification, is compared against the conventional code systems used for the calculations in nuclear design reports (NDRs) and validated against measured plant data. Compared parameters are as follows: critical boron concentration (CBC), axial shape index (ASI), assembly-wise power distribution, burnup distribution and peaking factors. STREAM/RAST-K 2.0 shows the RMS error of critical boron concentration within 20 ppm, and the RMS error of assembly power within 1.34% for all the cycles of all reactors.
Zhigang Li;Junjie Pan;Bangyang Xia;Shenglong Qiang;Wei Lu;Qing Li
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.9
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pp.3213-3228
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2023
As an important part of the digital reactor, the pin-by-pin wise fine coupling calculation is a research hotspot in the field of nuclear engineering in recent years. It provides more precise and realistic simulation results for reactor design, operation and safety evaluation. CORCA-K a nodal code is redeveloped as a robust pin-by-pin wise neutronics and thermal-hydraulic coupled calculation code for pressurized water reactor (PWR) core. The nodal green's function method (NGFM) is used to solve the three-dimensional space-time neutron dynamics equation, and the single-phase single channel model and one-dimensional heat conduction model are used to solve the fluid field and fuel temperature field. The mesh scale of reactor core simulation is raised from the nodal-wise to the pin-wise. It is verified by two benchmarks: NEACRP 3D PWR and PWR MOX/UO2. The results show that: 1) the pin-by-pin wise coupling calculation system has good accuracy and can accurately simulate the key parameters in steady-state and transient coupling conditions, which is in good agreement with the reference results; 2) Compared with the nodal-wise coupling calculation, the pin-by-pin wise coupling calculation improves the fuel peak temperature, the range of power distribution is expanded, and the lower limit is reduced more.
This paper concerns with developing a simplified in-core fuel management scoping tool for PWR. For this purpose the point reactivity model is put into a fuel cycling decision code, FCYPRM. Modified Borresen's coarse-mesh diffusion theory and nodal expansion method are utilized to form a spatial neutron analysis code, CMSNAP. Numerical experiments are per- formed to determine a set of empirical shuffling rules for working out an automated fuel loading pattern search code, ALPS. The numerical examples are presented for verifying effectiveness and applicability of individual codes. By structuring and applying three codes for reload core design problem of a PWR, it is demonstrated that these codes provide an effective in-core fuel management scoping tool for PWR.
The coolant temperature feedback coefficient is an important parameter of reactor core power control system. To study the coolant temperature feedback coefficient influence on the core power control system of small PWR, the core power control system is built with the nonlinear model and fuzzy control theory. Then, the uncertainty quantification method of reactor core parameters is established based on the Latin hypercube sampling method and the Bootstrap method. Finally, under the conditions of reactivity step perturbation and coolant inlet temperature step perturbation, uncertainty analysis for two cases is carried out. The result shows that with fuzzy controller and fuzzy PID controller, the uncertainty of the coolant temperature feedback coefficient affects the core power control system, and the maximum uncertainties of core relative power, coolant temperature deviation, fuel temperature deviation and total reactivity are acceptable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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