基于JMCT和FLUENT的三维核热耦合方法研究

发布时间：2020-07-16 00:57

【摘要】：反应堆堆芯内存在中子学与热工水力之间强烈的反馈机制,反应堆物理-热工耦合能够准确获取稳态和瞬态运行时的中子学、热工参数分布,提高安全设计的准确性,降低安全裕量,提高经济性,对反应堆设计和分析的有着重要意义。堆芯内裂变功率的分布决定了热工水力参数的变化,同时热工水力参数的分布又会通过慢化剂温度效应和燃料多普勒效应来影响反应性的变化。在研究物理与热工水力之间的复杂反馈机制过程中,多种耦合方法和耦合程序不断发展和完善。使用蒙特卡洛(MC)程序,能够适用于复杂的几何,具备大量的点截面数据库,而CFD程序基于第一原理,可以精细求解,数据准确,能够更好的分析反应堆特性。本文采用这两种程序开展反应堆物理-热工水力程序之间的耦合研究。使用这两种程序进行耦合研究需要对物理模型和热工水力模型进行分开建模,然后进行网格匹配,网格划分尺度会影响计算精度和计算时间。本文以成熟可靠的蒙特卡罗软件MCNP5和计算流体力学软件FLUENT为研究对象,开展耦合过程中网格尺度优化研究,分析不同网格尺度对计算结果的影响,得到最适合的物理-热工耦合的网格尺度,提出针对压水堆组件建模过程中的网格优化方案,并建立模型对其结果进行验证。JMCT是具备物理计算精细以及几何描述精确的中子-光子耦合蒙特卡罗粒子输运模拟软件。由本文以国产自主化的蒙特卡罗软件JMCT2.2和计算流体力学力学软件FLUENT6.3.26为基础,使用C++语言,通过外耦合方式,开发了耦合程序,用Tally6卡对裂变沉积能进行计数。通过接口程序对沉积能进行提取并转化为功率密度并导出,通过FLUENT的UDF函数,完成功率的导入,密度和温度的输出。通过网格优化的结果,对典型的压水堆模型进行建模分析,发现使用温度和密度作为中子学模型网格尺度的选取准则,能够大幅度减少建模工作量,提高计算效率并保证计算精度。通过对比JMCT-FLUENT耦合计算结果与MCNP-FLUENT耦合计算结果,并分析每个网格计算得到的功率与温度分布情况,以及整体模型的计算结果评价,初步评价JMCT与FLUENT程序耦合的准确性。发现JMCT-FLUENT耦合能够准确的引入温度和密度的反馈,并能准确的计算出反应堆内的参数。
【学位授予单位】：中国工程物理研究院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TL33
【图文】：

单个粒子,介质,中子,中子输运

源参数选样逦碰撞距离确逦探测器计数逦确定碰撞反逦计算碰撞后的中逡逑（１）逦＋邋定（２）逦—逦（３）—应参数（３）—逦子参数（２）逡逑图２．１中子输运随机模拟流程逡逑从（２）到（５）循环直到中子参数满足预设结束条件为止。这些条件包括：边界条件、逡逑能量限、时间限和权截断限［２３］。这是一个中子的循环过程，蒙特卡罗法通过随机数的逡逑１０逡逑

网格匹配,数据交换,示意图,热工水力模型

热工水力学程序计算前，根据物理模型计算的功率分布，对每个网格的热赋值。逡逑ＣＴ和ＦＬＵＥＮＴ之间的数据接口需要完成图（３．１）所示功能，首先用户需要对逡逑Ｔ和ＪＭＣＴ建立好模型，并建立好物理模型网格与热工水力模型之间的映射后输入一些必要信息，比如工作路径、文件名、收敛参数等信息。一般情况Ｔ程序开始第一步计算，计算完成之后，由程序将ＪＭＣＴ输出文件中栅元的过归一化因子转化为功率密度分布，再通过ＵＤＦ传递给热工水力模型每个成体积热源。ＦＬＵＥＮＴ计算完成之后，输出网格的密度和温度分布，通过用序（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）重新编写ＪＭＣＴ的模型文件（ＧＤＭＬ），改变每个几何块中的密度度参数，以及截面信息，从而完成一次耦合过程的数据传递。逡逑

示意图,网格匹配,权重,体积

逦ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ逦热工水力学模块逡逑图３．１数据交换示意图逡逑３．１．２网格匹配逡逑网格匹配是连接物理模型和热工水力学模型的桥梁。网格匹配方式可分为两种方逡逑式：一一映射方式和体积权重方式［１（）］。一一映射的方式通过中子学模型和热工水力逡逑学模型使用同一套网格，如图（３．２ａ）所示，然后将每一个网格进行一一匹配。使用一一逡逑映射的方式，不需要体积权重处理，具备很高的精度，但是对于中子学程序，其网格逡逑划分程序不如ＣＦＤ那样灵活，尤其是在边界层部分。如果使用同一套网格，ＣＦＤ模型逡逑网格质量差，收敛慢并且计算误差很大。逡逑体积权重方式如图（３．２ｂ）所示，采用体积对参数进行加权，对于热工网格１处的热逡逑源分布，因为其包含在物理网格１处，所以其物理参数等于物理网格１中的参数；对逡逑于物理网格１处的温度以及密度参数，因为其区域包含了热工网格的１、２、４、５处的逡逑１９逡逑

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