• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권5호
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• pp.1825-1834
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• 2022

Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제14권4호
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• pp.186-195
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• 1982

SYSRAN code를 사용하여 고리 1호기의 중기배관파열사고를 분석하였다. SYSRAN code는 중성자출력과 열선속계산은 각각 점근사 중성자 운동방정식과 집중정수 모형을 이용하고 냉각수 계통 과도현상에 대해서는 전 계통을 균일한 압력으로 취급하여 질량 및 에너지 평형방정식을 이용하여 계산한다. 사고 결과를 심각하게 만드는 노심상태로 부냉각재 온도계수가 커지는 노심말기와 증기발생기의 유체함량이 가장 많은 고온 정지상태를 호기조건으로 하여, 격납용기외부의 가장 큰 배관면적인 1.4f $t^2$ 크기의 증기배관이 파열되었을때 Moody critical flow model에 따라 증기가 방출된다고 가정하여 분석하였다. 그 결과 노심의 최대 열선속은 사고후 60초에 정상상대의 38%로서 FSAR의 26%에 비해 높은 값을 나타냈으나 모든 과도현상의 경향은 FSAR의 결과와 잘 일치하였다. 민감도 조사결과 이 사고는 냉각재밀도 계수와 노심 하부공간혼합인자에 가장 민감한 것으로 나타났다. B bank중 한 개의 RCCA가 완전인출 상태에서 노심에 삽입되지 않았다고 가정했을 경우의 FSAR 분석결과인 $F_{$\Delta$H}$를 3.66으로 Fz를 1.55로 하여 DNBR을 계산해 본 결과, 최소 DNBR은 1.62가 되어 핵연료의 손상은 예상되지 않았다. 점근사중성자 운동방정식, 집중 정수모형 및 질량과 에너지평형 방정식을 이용한 계통 과도 현상모델은 발전소 전 계통의 과도 현상의 경향을 연구하는데 적합한 것으로 밝혀졌다.구하는데 적합한 것으로 밝혀졌다.