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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

김영수 (부산대학교, 부산대학교 대학원)

지도교수
윤병조
발행연도
2015
저작권
부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2015

수치해석을 이용한 마스트집합체 내 핵연료 집합체의 열수력적 안전성 연구
김영수 ,  윤병조 ,  김휘융 외 1명 에너지공학 2015.03 학술저널
마스트집합체 내 핵연료 번들에 대한 열적 여유도 평가 : Evaluation of Thermal Margin for the Nuclear Fuel Bundle in the Mast Assembly
김영수 Thesis(Master)-- 부산대학교 기계공학부 2015.01 학위논문

2014

다중스케일 해석기법을 적용한 마스트집합체 내 봉다발 핵연료의 열적 여유도 평가
김영수 ,  김휘융 ,  이준엽 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2014.04 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 가상적인 고착사고 상태의 마스트집합체 및 핵연료 번들에 대해 다중스케일 열수력 해석을 수행하였고, 이를 통해 DNBR을 계산함으로써 열적 여유도를 정량화하였다. 마스트집합체 해석에 앞서 전산유체역학 해석(Computational fluid dynamics : CFD) 결과에 대한 신뢰성 확보를 위해 2가지 벤치마크 문제를 선정하여 계산을 수행하였다. 벤치마크 해석을 통해 적합한 난류 모델을 결정하고 결정된 난류 모델의 번들 형상에서의 자연대류 해석성능을 검증하였다. 첫 번째 벤치마크 문제에서는 3가지의 난류 모델인 Realizable k-ε two-layer, 표준 k-ε Low-Re 그리고 표준 k-ω 모델으로 Betts et al.의 실험을 해석하고 그 해석결과를 실험 데이터와 비교하였다. 해석결과 표준 k-ω 모델이 자연대류 유동을 가장 잘 모의하였다. 두 번째 벤치마크 문제에서는 표준 k-ω 모델의 번들 형상에서 자연대류 예측 능력을 검증하기 위해 Kwon et al.의 연구를 선정하였다. 본 연구에서는 MATRA, Fluent 코드를 이용하여 Bates et al.의 PNL 실험 중 2가지를 해석하여 실험결과와 비교하였다. 이와 동일하게 본 연구에서는 STAR-CCM+의 표준 k-ω모델을 통해 실험을 해석하였으며, 이를 실험 및 Fluent, MATRA 의 해석결과와 비교하였다. 비교 결과 MATRA, Fluent 코드의 데이터와 유사하게 실험값의 경향성을 합리적으로 예측하였으며, 또한 자연대류로 인해 발생하는 재순환을 잘 예측하였다. 이러한 결과를 바탕으로 마스트집합체 및 핵연료 번들에 대한 다중 스케일 해석을 수행하였다. CFD 해석단계에서는 벤치마크 문제를 통해 결정된 표준 k-ω난류 모델으로 마스트집합체 및 핵연료집합체가 잠긴 수조에 대한 해석을 수행하였다. 해석결과 수조 내부에서 안정적인 자연대류 유동을 확인할 수 있었으며, 마스트집합체로 유입되는 입구 유속을 계산하였다. 그리고 1차원 계통코드를 통한 강제대류 열전달 해석을 수행하였으며, 이 때 경계 조건으로 CFD를 통해 계산된 입구 유속이 사용되었다. 1차원 계통코드 해석으로 임계열유속이 계산되었으며, 이 값으로 핵비등이탈비율(DNBR)이 계산되었다. DNBR은 200.4로 이 값은 가압경수형 원자로의 정상 운전 조건인 1.3에 비해 월등히 높은 값이다. 따라서 본 연구를 통해 가상적인 고착 사고상태의 마스트집합체 및 봉다발 핵연료가 열수력적으로 충분한 안전 여유도를 확보하고 있음을 확인하였다.

목차

Chap. 1. Introduction 1
1.1. Background 1
1.2. Objectives and method 3
Chap. 2. Theoretical background 5
2.1. Thermal design limits for pressurized water reactor[2] 5
2.2. Natural (or free) convection[8] 8
2.2.1 Governing equations 9
2.2.2 The turbulence in natural convection 11
2.3. Turbulence models[9, 10] 14
2.3.1 RANS equation 14
2.3.2 k-ε type turbulence model 17
2.3.3 k-ω type turbulence model 17
Chap. 3. Validation of turbulence model 20
3.1. Physical models[11] 20
3.2. P.L. Betts & I. H. Bokhari[12] 21
3.2.1 Test conditions 21
3.2.2 Mesh generation 23
3.2.3 Results 28
3.3. Bates et al.[13] 33
3.3.1 PNL transient test 34
3.3.2 Mesh generation 37
3.3.3 Analysis results 38
Chap. 4. Multi-scale thermal-hydraulic analysis 48
4.1. Computational fluid dynamics analysis 48
4.1.1 Preparation of calculation mesh 48
4.1.2 Computational domain and mesh generation 52
4.1.3 Initial and boundary conditions 56
4.1.4 Analysis results 59
4.2. System code analysis and quantifying the thermal margin 67
4.2.1 Input deck for system code 67
4.2.2 Analysis results and quantification of thermal margin 72
Chap. 5. Conclusions 75
Reference 77
ABSTRACT 79

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