نوع مقاله : مقاله فنی
نویسندگان
گروه مهندسی هستهای، دانشکده علوم و فناوریهای نوین، دانشگاه اصفهان
چکیده
امروزه برای بهبود راندمان نیروگاههای هستهای، پژوهشهای زیادی از جمله استفاده از میلهی سوخت حلقوی با قابلیت خنکشوندگی از داخل و خارج که مزایای فراوانی در بهبود ویژگیهای انتقال حرارت دارد صورت گرفته است. همچنین برخی مطالعات نشان داده است که استفاده از ذرات نانو در سیال خنککننده منجر به بهبود خواص حرارتی سیال میشود. استفاده از کدهای نوترونیکی و ترموهیدرولیکی به منظور بررسی اثر نانوسیالات در راکتورهای هستهای، نیازمند شبیهسازیهای پیچیده، دقیق و صرف هزینههای اقتصادی و زمان زیاد است. در این مقاله تأثیر درصدهای حجمی و اندازهی نانو ذرهی آلومینا بر پارامترهای نوترونیکی و ترموهیدرولیکی راکتور 1000-VVER با استفاده از یک شبکهی عصبی مناسب بررسی میشود. نتایج حاصل، نشاندهندهی این مطلب است که شبکهی عصبی آموزش داده شده، همگرایی مناسب و دقت کافی در تعیین پارامترهای نوترونیکی و ترموهیدرولیکی دارد. با استفاده از شبکهی عصبی ارائه شده، میتوان پارامترهای اساسی یک راکتور را بدون استفاده از کدها و نرمافزارهای نوترونیکی و ترموهیدرولیکی تعیین کرد که باعث صرفهجویی زمانی میشود.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Investigation of the Al2O3/ Water Nano-Fluid Concentration and Size Effects on the Neutronics and Thermal-Hydraulic Parameters in the VVER-1000 Nuclear Reactor Using Artificial Neural Networks
نویسندگان [English]
- M Rezaee
- Gh. R Ansarifar
- M NasriNasrabadi
چکیده [English]
Nowadays, many researches have been done to improve the efficiency of the nuclear power plants, one of which is the use of the dual cooled annular fuel which is an internally and externally cooled annular fuel with many advantages in heat transfer characteristics. Also, some studies have suggested that the usage of the nanoparticles in a fluid as nano-fluid can provide dramatic improvements in the thermal properties of fluid. Howere, the usage of neutronics and the thermal hydraulic codes in order to investigate the nano-fluid effects in the nuclear reactors is complex, uneconomical and time consuming. Therefore, in this paper, to investigate the nano-fluid effects on the important parameters of the VVER-1000 nuclear reactor with dual-cooled annular fuel, effects of Al2O3/ water nano-fluid concentration and size on neutronics and the thermal-hydraulic parameters in the VVER-1000 nuclear reactor are investigated using a proper Artificial Neural Network. Results show that the trained Neural Network has good convergence and accuracy in determination of the neutronics and the thermal-hydraulic parameters. Using the presented Neural Network, important reactor parameters can be determined without neutronics and the thermal hydraulic codes, thus saving time.
کلیدواژهها [English]
- Nanofluid
- Annular Fuel
- Nuclear Reactor
- Neutronic Parameters
- Thermal-Hydraulic Parameters
- Artificial Neural Networks