Development of a one-dimensional system code for the analysis of downward air-water two-phase flow in large vertical pipes

황돈관; 강순호; 최낙준; 조항진

doi:10.1016/j.net.2023.08.023

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 황돈관 (포항공과대학교) 강순호 (한국원자력안전기술원) 최낙준 (포항공과대학교) 조항진 (포항공과대학교)

저널정보: 한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology Vol.56 No.1

발행연도: 2024.1

수록면: 19 - 33 (15page)

DOI: 10.1016/j.net.2023.08.023

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

In nuclear thermal-hydraulic system codes, most correlations used for vertical pipes, under downward two-phase flow, have been developed considering small pipes or pool systems. This suggests that there could be uncertainties in applying the correlations to accident scenarios involving large vertical pipes owing to the difference in the characteristics of two-phase flows, or flow conditions, between large and small pipes. In this study, we modified the Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety KINS Standard (MARS-KS) code using correlations, such as the drift-flux model and two-phase multiplier, developed in a plant-scale air-inflow experiment conducted for a pipe of diameter 600 mm under downward two-phase flow. The results were then analyzed and compared with those based on previous correlations developed for small pipes and pool conditions. The modified code indicated a good estimation performance in two plant-scale experiments with large pipes. For the siphonbreaking experiment, the maximum errors in water flow for modified and original codes were 2.2% and 30.3%, respectively. For the air-inflow accident experiment, the original code could not predict the trend of frictional pressure gradient in two-phase flow as 〈jg〉/〈j〉 increased, while the modified MARS-KS code showed a good estimation performance of the gradient with maximum error of 3.5%.

#Thermal-hydraulic system code #Frictional pressure gradient in two-phase flow #Large vertical pipes #Two-phase flow #Two-phase multiplier #Drift-flux model #Void fraction

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)