CN113887014A - 临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置 - Google Patents

临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113887014A
CN113887014A CN202111017293.0A CN202111017293A CN113887014A CN 113887014 A CN113887014 A CN 113887014A CN 202111017293 A CN202111017293 A CN 202111017293A CN 113887014 A CN113887014 A CN 113887014A
Authority
CN
China
Prior art keywords
critical heat
heat flow
flow density
experimental
determining
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111017293.0A
Other languages
English (en)
Inventor
王晓通
梁凯雯
胡艺嵩
胡友森
金德升
卢向晖
毛玉龙
李可嘉
周洲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China General Nuclear Power Corp
China Nuclear Power Technology Research Institute Co Ltd
CGN Power Co Ltd
China Nuclear Power Institute Co Ltd
Original Assignee
China General Nuclear Power Corp
China Nuclear Power Technology Research Institute Co Ltd
CGN Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China General Nuclear Power Corp, China Nuclear Power Technology Research Institute Co Ltd, CGN Power Co Ltd filed Critical China General Nuclear Power Corp
Priority to CN202111017293.0A priority Critical patent/CN113887014A/zh
Publication of CN113887014A publication Critical patent/CN113887014A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)

Abstract

本发明涉及了一种临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置，该临界热流密度关系式的确定方法包括：获取燃料组件在不同实验工况下的多组临界热流密度实验数据；将多组实验入口参数数据分别送入子通道计算模块，以获取每个实验工况下的最小DNBR点的局部参数数据，而且，分别根据不同实验工况下的临界加热功率数据计算每个实验工况下的临界热流密度实验值；根据所述燃料组件的结构参数数据、不同实验工况下的多个最小DNBR点的局部参数数据及相应的临界热流密度实验值，采用逐步回归法确定临界热流密度关系式。实施本发明的技术方案，不但简化了临界热流密度关系式确定的流程，而且，可使得临界热流密度预测值更加精确。

Description

临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置
技术领域
本发明涉及核电安全领域，尤其涉及一种临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置。
背景技术
在压水堆的热工设计准则中，为了避免燃料元件烧毁，在正常运行及预期运行瞬态工况下，堆芯的最小偏离泡核沸腾比(DNBR)不应小于特定的限值，而DNBR的定义为CHF(Critical Heat Flux，临界热流密度)预测值与当地实际热流密度值的比值，所以，准确预测燃料棒表面的临界热流密度(CHF)对于核电厂的安全分析非常重要。
CHF预测值通过CHF关系式计算获得，因此，确定CHF关系式的形式是开发关系式过程中重要的一环，现有的CHF关系式的确定主要基于已有基本形式及相关变量影响趋势确定，存在很强的经验性，从而影响CHF预测值的精确性。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术存在的CHF关系式的确定方式存在经验性，影响CHF预测值的精确性的缺陷，提供一种临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种临界热流密度关系式的确定方法，包括：
步骤S10.获取燃料组件在不同实验工况下的多组临界热流密度实验数据，所述临界热流密度实验数据包括实验入口参数数据及临界加热功率数据；
步骤S20.将多组实验入口参数数据分别送入子通道计算模块，以获取每个实验工况下的最小DNBR点的局部参数数据，而且，分别根据不同实验工况下的临界加热功率数据计算每个实验工况下的临界热流密度实验值；
步骤S30.根据所述燃料组件的结构参数数据、不同实验工况下的多个最小DNBR点的局部参数数据及相应的临界热流密度实验值，采用逐步回归法确定临界热流密度关系式。
优选地，所述步骤S30还包括：
在非均匀加热的情况下，使用非均匀加热修正因子对所述临界热流密度关系式进行修正。
优选地，在所述步骤S30之后，还包括：
步骤S40.根据不同实验工况下的多个最小DNBR点的局部参数数据，判断所述临界热流密度关系式是否满足预设条件，若是，则执行步骤S50；若否，则重新执行步骤S30，以对所述临界热流密度关系式进行优化；
步骤S50.将所述临界热流密度关系式作为最终的临界热流密度关系式。
优选地，所述步骤S30包括：
步骤S31.根据所述燃料组件的结构参数、多个最小DNBR点的局部参数、确定所述临界热流密度关系式的变量；
步骤S32.确定临界热流密度关系式的最高次项，并根据所述最高次项及所述变量确定临界热流密度回归方程的各个因子；
步骤S33.将各个因子逐个引入临界热流密度回归方程，并根据所述燃料组件的结构参数数据、不同实验工况下的多个最小DNBR点的局部参数数据及相应的临界热流密度实验值，使用逐步回归法确定最优的临界热流密度回归方程，且将最优的临界热流密度回归方程作为临界热流密度关系式。
优选地，在所述步骤S33中，使用逐步回归法确定最优的临界热流密度回归方程，包括：
步骤S331.在每引入一个新的因子时，采用基于最小二乘法的非线性拟合法确定当前的临界热流密度回归方程的各因子的系数，以确定当前的临界热流密度回归方程；
步骤S332.针对当前的临界热流密度回归方程，对已有的因子逐个进行显著性校验，并将不显著的已有因子进行剔除，以更新当前的临界热流密度回归方程，直至无法向当前的临界热流密度回归方程中引入新的因子，也无法从当前的临界热流密度回归方程中剔除已有的因子。
优选地，在所述步骤S33中，将各个因子逐个引入临界热流密度回归方程，包括：
将所有因子按其对临界热流密度关系式的影响度的高低进行排序，并按影响度从高到低的顺序将各个因子逐个引入临界热流密度回归方程。
优选地，所述步骤S40包括：
步骤S41.使用所述临界热流密度关系式，分别根据每个实验工况下的最小DNBR点的局部参数数据，计算相应实验工况下的临界热流密度预测值；
步骤S42.分别计算每个实验工况下的临界热流密度实验值与临界热流密度预测值的比值；
步骤S43.根据不同实验工况下的比值随相应的DNBR点的局部参数数据的变化趋势，判断所述临界热流密度关系式是否有倾向性，若否，则执行步骤S44；若是，则重新执行步骤S30；
步骤S44.将所述临界热流密度关系式写入子通道计算模块，并分别计算每个实验工况下本次计算的比值与上次计算的比值的差值是否均小于预设值，若是，则执行步骤S50，若否，则重新执行步骤S30。
优选地，在所述步骤S50之后，还包括：
步骤S60.基于OWEN准则，对每个实验点的比值进行统计分析，以确定DNBR限值。
本发明还构造一种可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现以上所述的临界热流密度关系式的确定方法。
本发明还构造一种临界热流密度关系式的开发装置，包括处理器及存储有计算机程序的存储器，该处理器在执行所述计算机程序时实现以上所述的临界热流密度关系式的确定方法。
在本发明所提供的技术方案中，由于采用逐步回归法来确定临界热流密度关系式，所以，不但简化了临界热流密度关系式确定的流程，而且所确定的临界热流密度的关系式可使得临界热流密度预测值更加精确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图中：
图1是本发明临界热流密度关系式的确定方法实施例一的流程图；
图2是本发明临界热流密度关系式的确定方法实施例二的流程图；
图3是图2中步骤S40实施例一的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1是本发明临界热流密度关系式的确定方法实施例一的流程图，该实施例的临界热流密度(CHF)关系式的确定方法包括：
步骤S10.获取燃料组件在不同实验工况下的多组临界热流密度实验数据，所述临界热流密度实验数据包括实验入口参数数据及临界加热功率数据；
在该步骤中，每个实验工况下实验入口参数数据包括该实验工况下实验入口的压力、流量、含汽率等参数数据。
步骤S20.将多组实验入口参数数据分别送入子通道计算模块，以获取每个实验工况下的最小DNBR点的局部参数数据，而且，分别根据不同实验工况下的临界加热功率数据计算每个实验工况下的临界热流密度实验值；
在该步骤中，需说明的是，子通道计算模块为现有的程序模块，初始时写入有初始临界热流密度关系式，且该初始临界热流密度关系式是按现有的临界热流密度关系式的确定方式(基于已有基本形式及相关变量影响趋势确定)确定的。而且，该子通道计算模块内置有预先建立的模型(所建模型为燃料组件的主体结构相关)，且可根据每个实验工况下的实验入口参数数据确定出相应实验工况下的最小DNBR点，并计算出该最小DNBR点的局部参数数据，该局部参数数据包括：局部压力P、局部流量G、局部含汽率X、格架间距gsp、发生点位置距离上游的距离dg等。另外，通过对每种实验工况下的临界加热功率数据进行计算(将临界加热功率值除以燃料组件的总加热面积)，可获取该实验工况下的临界热流密度实验值。
步骤S30.根据所述燃料组件的结构参数数据、不同实验工况下的多个最小DNBR点的局部参数数据及相应的临界热流密度实验值，采用逐步回归法确定临界热流密度关系式。
在该步骤中，当根据步骤S20确定出多个实验工况下的最小DNBR点的局部参数数据后，可采用逐步回归法，根据该局部参数数据及燃料组件的结构参数数据来确定临界热流密度关系式，这样，不但简化了临界热流密度关系式确定的流程，而且可获得精确的临界热流密度的关系式，从而使临界热流密度预测值更加精确。
进一步地，在一个可选实施例中，步骤S30包括：
步骤S31.根据所述燃料组件的结构参数、多个最小DNBR点的局部参数、确定所述临界热流密度关系式的变量，所述变量包括：局部压力、局部流量、局部含汽率、格架间距、发生点距离上游的距离；
步骤S32.确定临界热流密度关系式的最高次项，并根据所述最高次项及所述变量确定临界热流密度回归方程的各个因子；
步骤S33.将各个因子逐个引入临界热流密度回归方程，并根据所述燃料组件的结构参数数据、不同实验工况下的多个最小DNBR点的局部参数数据及相应的临界热流密度实验值，使用逐步回归法确定最优的临界热流密度回归方程，且将最优的临界热流密度回归方程作为临界热流密度关系式。
而且，步骤S33中，使用逐步回归法确定最优的临界热流密度回归方程，包括：
步骤S331.在每引入一个新的因子时，采用基于最小二乘法的非线性拟合法确定当前的临界热流密度回归方程的各因子的系数，以确定当前的临界热流密度回归方程；
步骤S332.针对当前的临界热流密度回归方程，对已有的因子逐个进行显著性校验，并将不显著的已有因子进行剔除，以更新当前的临界热流密度回归方程，直至无法向当前的临界热流密度回归方程中引入新的因子，也无法从当前的临界热流密度回归方程中剔除已有的因子。
在该实施例中，首先，通过理论分析，确定影响当地临界热流密度的变量，如局部压力P、局部流量G、局部含汽率X、格架间距gsp、发生点位置距离上游的距离dg等；接着，确定CHF关系式的最高次项，例如，2次，而且，CHF关系式所有因子例如包括：P2、G2、X2、gsp2、dg2、P、G、X、P*G、G*X、P*X、P*gsp、P*dg、等等；最后，使用逐步回归法确定CHF关系式的形式，CHF关系式就是用于计算CHF回归方程，CHF回归方程包括各个因子及其对应的系数，回归方程形式如下：f(P,G,X,…)。为了尽可能精确地确定回归方程f(P,G,X,…)的因子形式，可采用逐步回归的方法，具体地：将各个因子逐个引入CHF关系式，在每引入一个因子时，对已有的因子逐个检验，将不显著的因子从回归方程中剔除，最不显著的因子先被剔除，直到无法向回归方程中引入新的因子或者从回归方程中剔除任何一个因子，这样，保证了最终的回归方程在确定的显著性标准下是最优的。
进一步地，在步骤S33中，将各个因子逐个引入临界热流密度回归方程，包括：
对所有因子按其对临界热流密度关系式的影响度的高低进行排序，并按影响度从高到低的顺序将各个因子个引入临界热流密度回归方程。
在一个具体实施例中，临界热流密度关系式的确定过程为：
首先，假设影响CHF关系式的变量为3个，分别为P、G、X，则均匀加热的回归方程为f(P,G,X)。设定该回归方程的最高次项为二次，则CHF关系式所有因子为P、G、X、P*G、P*X、G*X、P2、G2、X2。另外，设定显著性准则p为0.05，应理解，在实际应用中可根据需求自行确定。
接着，对所有因子按其对回归方程f的影响程度大小(偏回归平方的大小)排列，从大到小地依次逐个引入回归方程。同时，随时对回归方程当时所含的全部因子进行检验，看其是否仍然显著(<0.05)，如不显著，则将其剔除。比如，当基于f＝C+a1*P+a2*G+a3*X+a4*P*G引入P*X后，P*G项变得不显著了，则剔除P*G项，引入P*X项，回归方程变为f＝C+a1*P+a2*G+a3*X+a5*P*X。然后，继续引入下一因子，直到回归方程中所含的所有变量对f的影响都显著，这时得到f＝C+a1*P+a3*X+a5*P*X+a6*G*X+a7*P2+a9*X2。将剩余的因子G、P*G、G2依次引入回归方程f＝C+a1*P+a3*X+a5*P*X+a6*G*X+a7*P2+a9*X2中，如果显著，则将其加入，同时在这个过程中检验回归方程中每个因子的显著性，一旦变得不显著，则将其剔除。比如，将因子P*G引入f＝C+a1*P+a3*X+a5*P*X+a6*G*X+a7*P2+a9*X2后，P*G是显著的，P*X变得不显著了，于是剔除P*X项，加入P*G项。以此类推，直到无法向回归方程中引入新的因子，也无法从回归方程中剔除任何因子。
最后，得到了在显著性标准p＝0.05的标准下是最优的回归方程形式为f＝C+a1*P+a3*X+a4*P*G+a6*G*X+a7*P2+a9*X2。该实施例采用逐步回归方法确定CHF关系式，利用纯数学思路选择CHF关系式变量、多项式的形式，使得CHF关系式确定的流程更加简单，同时又能保证关系式能有效预测DNBR。
进一步地，在一个可选实施例中，步骤S30还包括：在非均匀加热的情况下，使用非均匀加热修正因子对所述临界热流密度关系式进行修正。
在该实施例中，对于非均匀加热下的临界热流密度关系式，采用FNU因子对均匀加热的临界热流密度关系式进行修正，具体可根据下面公式对临界热流密度关系式进行修正：
Figure BDA0003240363800000091
其中，Q为临界热流密度，FNU为FNU：非均匀加热修正因子。
图2是本发明临界热流密度关系式的确定方法实施例二的流程图，该实施例的临界热流密度关系式的确定方法相比图1，所不同的仅是：在步骤S30之后，还包括：
步骤S40.根据不同实验工况下的多个最小DNBR点的局部参数数据，判断所述临界热流密度关系式是否满足预设条件，若是，则执行步骤S50；若否，则重新执行步骤S30，以对所述临界热流密度关系式进行优化；
步骤S50.将所述临界热流密度关系式作为最终的临界热流密度关系式。
进一步地，结合图3，步骤S40具体包括：
步骤S41.使用所述临界热流密度关系式，分别根据每个实验工况下的最小DNBR点的局部参数数据，计算相应实验工况下的临界热流密度预测值；
步骤S42.分别计算每个实验工况下的临界热流密度实验值与临界热流密度预测值的比值；
步骤S43.根据不同实验工况下的比值随相应的DNBR点的局部参数数据的变化趋势，判断所述临界热流密度关系式是否有倾向性，若否，则执行步骤S44；若是，则重新执行步骤S30；
步骤S44.将所述临界热流密度关系式写入子通道计算模块，并分别计算每个实验工况下本次计算的比值与上次计算的比值的差值是否均小于预设值(例如4％或5％)，若是，则执行步骤S50，若否，则重新执行步骤S30。
在该实施例中，首先使用最新的CHF关系式计算CHF实验值与CHF预测值的比值(M/P)，然后判断CHF关系式是否有倾向性，若是，则需要重新修改关系式形式，迭代计算，若无倾向性，再可将该CHF关系式更新到子通道计算模块，并重新进行计算，若预测结果准确，则确定该CHF关系式可用，否则仍需要重新修改关系式形式，迭代计算。
进一步地，在一个可选实施例中，在所述步骤S50之后，还包括：
步骤S60.基于OWEN准则，对每个实验点的比值进行统计分析，以确定DNBR限值。
在该实施例中，通过对采用迭代后的临界热流密度关系式计算得到的M/P进行数据统计分析，可确定出DNBR限值。
本发明还构造一种可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现以上所述的临界热流密度关系式的确定方法。
本发明还构造一种临界热流密度关系式的开发装置，包括处理器及存储有计算机程序的存储器，该处理器在执行所述计算机程序时实现以上所述的临界热流密度关系式的确定方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何纂改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种临界热流密度关系式的确定方法，其特征在于，包括：
步骤S10.获取燃料组件在不同实验工况下的多组临界热流密度实验数据，所述临界热流密度实验数据包括实验入口参数数据及临界加热功率数据；
步骤S20.将多组实验入口参数数据分别送入子通道计算模块，以获取每个实验工况下的最小DNBR点的局部参数数据，而且，分别根据不同实验工况下的临界加热功率数据计算每个实验工况下的临界热流密度实验值；
步骤S30.根据所述燃料组件的结构参数数据、不同实验工况下的多个最小DNBR点的局部参数数据及相应的临界热流密度实验值，采用逐步回归法确定临界热流密度关系式。
2.根据权利要求1所述的临界热流密度关系式的确定方法，其特征在于，所述步骤S30还包括：
在非均匀加热的情况下，使用非均匀加热修正因子对所述临界热流密度关系式进行修正。
3.根据权利要求1所述的临界热流密度关系式的确定方法，其特征在于，在所述步骤S30之后，还包括：
步骤S40.根据不同实验工况下的多个最小DNBR点的局部参数数据，判断所述临界热流密度关系式是否满足预设条件，若是，则执行步骤S50；若否，则重新执行步骤S30，以对所述临界热流密度关系式进行优化；
步骤S50.将所述临界热流密度关系式作为最终的临界热流密度关系式。
4.根据权利要求1-3任一项所述的临界热流密度关系式的确定方法，其特征在于，所述步骤S30包括：
步骤S31.根据所述燃料组件的结构参数、多个最小DNBR点的局部参数、确定所述临界热流密度关系式的变量；
步骤S32.确定临界热流密度关系式的最高次项，并根据所述最高次项及所述变量确定临界热流密度回归方程的各个因子；
步骤S33.将各个因子逐个引入临界热流密度回归方程，并根据所述燃料组件的结构参数数据、不同实验工况下的多个最小DNBR点的局部参数数据及相应的临界热流密度实验值，使用逐步回归法确定最优的临界热流密度回归方程，且将最优的临界热流密度回归方程作为临界热流密度关系式。
5.根据权利要求4所述的临界热流密度关系式的确定方法，其特征在于，在所述步骤S33中，使用逐步回归法确定最优的临界热流密度回归方程，包括：
步骤S331.在每引入一个新的因子时，采用基于最小二乘法的非线性拟合法确定当前的临界热流密度回归方程的各因子的系数，以确定当前的临界热流密度回归方程；
步骤S332.针对当前的临界热流密度回归方程，对已有的因子逐个进行显著性校验，并将不显著的已有因子进行剔除，以更新当前的临界热流密度回归方程，直至无法向当前的临界热流密度回归方程中引入新的因子，也无法从当前的临界热流密度回归方程中剔除已有的因子。
6.根据权利要求4所述的临界热流密度关系式的确定方法，其特征在于，在所述步骤S33中，将各个因子逐个引入临界热流密度回归方程，包括：
将所有因子按其对临界热流密度关系式的影响度的高低进行排序，并按影响度从高到低的顺序将各个因子逐个引入临界热流密度回归方程。
7.根据权利要求3所述的临界热流密度关系式的确定方法，其特征在于，所述步骤S40包括：
步骤S41.使用所述临界热流密度关系式，分别根据每个实验工况下的最小DNBR点的局部参数数据，计算相应实验工况下的的临界热流密度预测值；
步骤S42.分别计算每个实验工况的临界热流密度实验值与临界热流密度预测值的比值；
步骤S43.根据不同实验工况下的比值随相应的DNBR点的局部参数数据的变化趋势，判断所述临界热流密度关系式是否有倾向性，若否，则执行步骤S44；若是，则重新执行步骤S30；
步骤S44.将所述临界热流密度关系式写入子通道计算模块，并分别计算每个实验工况下本次计算的比值与上次计算的比值的差值是否均小于预设值，若是，则执行步骤S50，若否，则重新执行步骤S30。
8.根据权利要求7所述的临界热流密度关系式的确定方法，其特征在于，在所述步骤S50之后，还包括：
步骤S60.基于OWEN准则，对每个实验点的比值进行统计分析，以确定DNBR限值。
9.一种可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的临界热流密度关系式的确定方法。
10.一种临界热流密度关系式的开发装置，包括处理器及存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器在执行所述计算机程序时实现权利要求1-8任一项所述的临界热流密度关系式的确定方法。
CN202111017293.0A 2021-08-31 2021-08-31 临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置 Pending CN113887014A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111017293.0A CN113887014A (zh) 2021-08-31 2021-08-31 临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111017293.0A CN113887014A (zh) 2021-08-31 2021-08-31 临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113887014A true CN113887014A (zh) 2022-01-04

Family

ID=79011466

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111017293.0A Pending CN113887014A (zh) 2021-08-31 2021-08-31 临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113887014A (zh)

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
（美）琼斯: "《核电厂安全传热》", vol. 1, 31 October 1988, 原子能出版社, pages: 87 *
Y. YIN ET AL.: ""Proposal of a novel CHF correlation for PWR under low pressure conditions based on stepwise regression method"", KERNTECHNIK, vol. 83, no. 3, 30 June 2018 (2018-06-30), pages 199 - 202 *
万金庆等: "《建筑环境测试技术》", vol. 2, 31 January 2020, 华中科技大学出版社, pages: 151 - 152 *
中国工程热物理学会: "《传热传质学学术会议论文集 下》", 31 December 1996, pages: 51 *
刘伟等: "基于最小DNBR 点法和BO 点法的棒束 CHF 预测研究", 核动力工程, no. 05, 15 October 2018 (2018-10-15), pages 172 - 175 *
张玉相等: "CHF 关系式开 发与DNBR 限值确定方 法研究", 核动力工程, no. 05, 15 October 2016 (2016-10-15), pages 130 - 134 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wu et al. Kriging-based inverse uncertainty quantification of nuclear fuel performance code BISON fission gas release model using time series measurement data
EP1804255A2 (en) Method of determining margins to operating limits for nuclear reactor operation
JP2007206060A (ja) 制約問題に対する提案される解のロバストネスを評価し、制約問題の解を展開する際にロバストネスを考慮する方法および装置
CN112966428B (zh) 反应堆堆芯的截面处理系统
RU2012115980A (ru) Способ содействия работе ядерного реактора
JP5020338B2 (ja) 初期値生成装置及び初期値生成方法
Zhang et al. Surrogate-based structural optimization design of large-scale rectangular pressure vessel using radial point interpolation method
CN113887014A (zh) 临界热流密度关系式的确定方法、可读存储介质及开发装置
CN113420370B (zh) 一种高度静不定结构的强度设计载荷获取方法
JP2014229283A (ja) 設計計算結果補正装置および設計計算結果補正方法
CN113987803A (zh) 基于模型修正的频率驾驭方法、装置、设备及存储介质
Ferrer et al. Extension of linear source MOC methodology to anisotropic scattering in CASMO5
WO2023184883A1 (zh) 有限长包壳管蠕变变形计算方法、装置和计算机设备
CN116680905A (zh) 针对反应堆严重事故不确定性与敏感性分析的方法及系统
CN114444296A (zh) 反应堆建模数据获取方法、装置、设备、介质和程序产品
CN114169576A (zh) 风资源计算方法、装置及电子设备
CN114638030B (zh) 基于专家知识库的热工水力模型修正方法及装置
CN117150796A (zh) 燃料组件格架效应的修正方法、装置和计算机设备
CN117744300B (zh) 压水堆燃料组件设计方法、装置、设备及存储介质
CN110427681B (zh) 压水堆组件形状因子参数化方法
CN118627319B (zh) 一种高精度波动模拟方法
CN117747157A (zh) 核反应堆的数据修正方法、装置、计算机设备和存储介质
JPH06186380A (ja) 原子炉炉心性能計算装置
CN118916959A (zh) 一种钢结构烟囱塔结构设计方法、装置、设备及存储介质
Beardsmore et al. Advanced probabilistic fracture mechanics using the R6 procedure

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination