反应堆压力容器辅助冷却系统（RVACS）CFD建模基准测试

《International Journal of Heat and Fluid Flow》：Benchmarking of CFD modelling of a reactor vessel auxiliary cooling system (RVACS)

　　

• 对RVACS中的强制对流、混合对流和自然对流进行了三维DNS和二维RANS模拟。• 研究了RVACS装置中复杂的流动和传热物理过程。• 评估了多种RANS建模方法在RVACS流动问题中的表现。• 完整的基准数据可通过在线数据库获取，供进一步研究。引言反应堆压力容器辅助冷却系统（RVACS）是一种用于移除核反应堆堆芯衰变热的设施（Anderson等人，1987；Dunn等人，1988；Sweeney等人，1993；Wu等人，2015；Lisowski等人，2021），能够增强先进反应堆设计的安全性和可靠性，尤其是在严重事故期间。该技术应用广泛，涵盖多种反应堆类型，从早期的液态金属反应堆（LMR）（Anderson等人，1987；Dunn等人，1988）到多种第四代设计方案，包括钠冷快堆（SFR）（Sweeney等人，1993；Wang等人，2021；Lisowski等人，2021）、气冷快堆（GFR）（Zaki等人，2015）、铅冷快堆（LFR）（Wu等人，2015）以及高温气冷堆（HTGR）（Fujikawa等人，2004；Lisowski等人，2021；Mays等人，2022）。该系统包含围绕反应堆压力容器的两个同轴环形通道，在底部相连并由挡板隔开。在正常运行期间，强制冷却剂流过通道并将余热传递给环境。在关键情况下，如失去强制冷却事故（LOFC）（Park，2016；Kusumastuti等人，2019；Nagatsuka等人，2024），当主冷却剂气体通过反应堆堆芯的强制循环失效时，余热只能通过内部自然对流和热传导被动地移除。RVACS通常在内外壁之间存在大温差的情况下运行，浮力对湍流和传热的影响显著。准确数值模拟RVACS中的流动和传热对于先进反应堆系统的可靠设计和优化至关重要。以往关于RVACS的大多数研究基于实验、经验关联式或系统代码，而计算流体力学（CFD）的应用较为有限。然而近年来，CFD已成为核热工水力学领域中一种高效的研究工具。一般而言，常规CFD主要有两种类型：（i）雷诺平均Navier-Stokes（RANS）模拟和（ii）高保真度模拟，如大涡模拟（LES）和直接数值模拟（DNS）（Anderson等人，1995；Pope，2001）。RANS模拟求解大时间尺度和大空间尺度上的平均流动，湍流混合和近壁动力学通过各种方法建模，计算成本低但精度有限。高保真度模拟以更细的时间空间和空间分辨率求解流动，建模较少、精度更高，但需要更多的计算资源。因此，RANS方法仍然是工程实践中占主导地位的方法，而高保真度模拟主要用于基础理论研究。本研究关注的流动包括RVACS中的强制对流、混合对流和自然对流，其中浮力效应与几何复杂性的综合作用对RANS模拟中的湍流建模提出了重大挑战。流动分离是流体力学中最为常见的现象之一，在空气动力学领域已被广泛研究（Simpson，1981；Simpson，1989；Chang，2014）。当边界层从表面脱离时，流动分离即发生，导致回流、涡脱和下游再附着。该过程会增加阻力，局部扰动流动并影响平均速度剖面（Gustavsson，1998；Ethier等人，2000）。已有大量实验和数值研究对流动分离进行了探索，并发展了流动控制技术以延迟或减弱流动分离的影响，从而优化空气动力学系统（Gad-el Hak，1989；Amitay等人，2002；Wild等人，2009；Greenblatt等人，2012）。其他研究则致力于评估和改进RANS湍流模型在预测流动分离中的平均速度和湍流混合方面的性能。湍流模型的选择影响预测精度（Catalano和Amato，2003），研究发现复杂的湍流模型表现远优于简单模型（Catalano和Amato，2003）。基准研究表明，分离涡模拟（DES）预测的反流区域比k-ω SST模型大约短20%，此外，在RANS模拟中引入第三个（横向）维度可显著改善预测的压力分布（Krishnan等人，2004）。一些近期工作聚焦于改进现有RANS湍流模型以处理流动分离，方法包括非线性涡粘度（Sheng，2020）和数据驱动湍流模型（Srivastava等人，2024）。近年来，由于与核热工水力学应用的强相关性，顺浮力和逆浮力条件下的湍流流动已被广泛研究。在顺浮力混合对流流动中（如上流），实验表明，当浮力适中时，流动处于"层流化"阶段，湍流减弱且传热恶化。当浮力更强时，流动进入恢复阶段，湍流和传热均增强（Jackson等人，1989；Lai和Kulacki，1991；Vilemas等人，1992；Liao和Zhao，2002）。相比之下，对于逆浮力流动（如下流），湍流始终增强（Celataa等人，1998；Bae，2011；Jackson，2013）。大量研究致力于理解顺浮力流动中层流化的机制，其中高保真度模拟被频繁使用（You等人，2003；Bae等人，2005；Nemati等人，2015；Peeters等人，2016；He等人，2016；He等人，2021）。这些研究表明，浮力通过直接（结构）效应和间接（外部）效应影响湍流：前者源于浮力产生项，它是湍流动能的来源；后者则源于浮力作为体力作用，改变平均速度分布（Bae等人，2005；Yoo，2013；He等人，2021）。对于顺浮力流动，在"层流化"阶段，间接效应占主导地位并使速度剖面变平，导致层流化和传热恶化。在恢复阶段，直接效应占主导，流动的湍流产生项增加导致流动被扰动。对于逆浮力流动，直接和间接效应方向一致，湍流和传热始终增强。研究发现，为浮力驱动流动开发的RANS湍流模型往往无法捕捉受浮力影响的湍流变化和传热恶化现象（He等人，2008）。内部自然对流是指封闭腔体中无外部驱动的浮力驱动流体运动（Gebhart，1962；Ostrach，1972）。它出现在许多具有被动冷却的工程应用中，包括本研究中的RVACS流动。研究者们已对内部自然对流的物理机制和数值建模方法进行了深入探索（Mallinson和Davis，1977；Kumar，1988；Lee和Ha，2005；Katsamis等人，2024）。内部自然对流的复杂性源于流动场与热场的耦合、边界层与核心流的相互作用、封闭腔体的几何形状以及旋转流与静止壁面相互作用引起的横向流动运动（Ostrach，1972；Mallinson和Davis，1977）。准确模拟这些过程对于工程应用至关重要，许多研究聚焦于评估和改进RANS模型在该流动问题中的性能。预测精度因腔体几何形状、瑞利数（Ra）和流动构型而异。通过RANS模拟推导的传热关联式与实验结果往往存在偏差（Manz，2003）。在捕捉瞬态流动特征方面，RANS模拟结果与高保真度模拟结果常有不同（Durrani等人，2015；Katsamis等人，2022）。针对不同RANS模型对同一内部自然对流流动的评估和基准研究已开展，并总结了许多实用指导（Choi和Kim，2012）。Alta?和U?urlubilek（2016）发现，当瑞利数低于10^10时三维效应可忽略不计；而Katsamis等人（2022）发现第三个方向对Ra~10^11的流动是重要的。Wilson等人（2023）比较了Launder-Sharma k-ε模型和k-ω SST模型在自然循环回路中的性能，发现前者与实验结果吻合良好，后者则倾向于高估湍流动能。本研究针对RVACS装置中的强制对流（FC）、混合对流（MC）和自然对流（NC）流动进行了直接数值模拟（DNS）和采用不同建模方法的RANS模拟，旨在：（i）研究该复杂系统中的流动现象；（ii）评估不同RANS建模方法和CFD代码的性能；（iii）为相关工程应用的未来数值研究提供指导。本研究是学术界与工业界研究人员和工程师的合作成果：谢菲尔德大学与阿贡国家实验室和Frezer-Nash咨询有限公司共同开展该研究并承担了DNS工作，各机构参与者基于各自的工程实践使用不同建模方法对同一流动问题进行了RANS模拟。研究成果将为核热工水力学领域提供重要见解，有助于先进反应堆冷却系统的数值建模和设计。案例设置本研究考虑了RVACS中的三种流动构型：强制对流（FC）、混合对流（MC）和自然对流（NC）。FC和MC案例代表正常运行工况，其中强制冷却剂流通过RVACS循环，FC案例中浮力关闭而MC案例中浮力开启以单独评估其影响。NC案例代表失去强制冷却事故（LOFC）的场景，此时强制冷却剂流停止，衰变热通过……DNS结果在比较DNS和RANS模拟结果之前，首先检查DNS结果以获得流动和传热现象的总体概况。我们从强制对流和混合对流（FC和MC）案例开始，两者相似，具有相同的配置，包括几何结构、网格和边界条件。唯一的不同之处在于MC案例中重力加速度设为gy=-9.81 m/s2，而FC案例中gy=0 m/s2。这意味着浮力的影响已在……结论在核热工水力学协作计算项目（CCP-NTH）框架下，对反应堆压力容器辅助冷却系统（RVACS）装置中的强制对流（FC）、混合对流（MC）和自然对流（NC）流动进行了直接数值模拟（DNS）和雷诺平均Navier-Stokes（RANS）模拟。该流动问题涉及多种复杂物理过程，对湍流建模提出了重大挑战，包括边界层的分离和再附着……作者贡献声明Jun Di He：审阅与编辑、原创草稿撰写、可视化、验证、软件、项目管理、方法论、调查、形式分析、数据管理。Shuisheng He：审阅与编辑、监督、软件、资源、项目管理、方法论、调查、资助获取、形式分析、概念构思。Dillon Shaver：审阅与编辑、验证、软件、方法论、形式分析、概念构思。Graham……生成式AI及AI辅助技术在稿件准备过程中的声明在准备本工作期间，作者使用了Anthropic Claude以纠正语法错误、改善可读性、格式和写作质量。使用该工具后，作者对内容进行了审阅和编辑，并对已发表文章的内容承担全部责任。利益冲突声明作者声明不存在已知的可能影响本文报道工作的竞争经济利益或个人关系。致谢本工作由英国工程与物理科学研究理事会（EPSRC）核热工水力学协作计算项目（CCP-NTH，EP/T026685/1）资助。直接数值模拟在英国国家超级计算服务中心的ARCHER2上完成，计算资源由英国湍流联盟（UKTC，EP/X035484/1）提供。Jun Di He|Shuisheng He|Dillon Shaver|Graham Macpherson|Elia Merzari|Wei Wang|Bo Liu|Greg Cartland-Glover|Oliver Lim|Tim Houghton|Constantinos Katsamis|Chris Sigournay|Ioannis Kyritsopoulos