Известия вузов. Ядерная энергетика

Рецензируемый научно-технический журнал. ISSN: 0204-3327

Теплогидравлический стенд для разработки новых решений в области использования цифровых двойников объектов атомной энергетики

09.07.2020 2020 - №02 Моделирование процессов в объектах ядерной энергетики

С. Лауар М.И. Делов Ю.Е. Литвинцова Д.М. Кузьменков К.Ю. Мурадян М.В. Навасардян К.В. Куценко

DOI: https://doi.org/10.26583/npe.2020.2.11

УДК: 621.039

Представлен опыт создания теплогидравлического стенда для разработки технических и информационных решений по использованию цифровых двойников энергетического оборудования. Теплогидравлический стенд был разработан и изготовлен в Национальном исследовательском ядерном университете «МИФИ», и представляет собой двухпетлевую установку, позволяющую исследовать процессы тепломассообмена в режимах вынужденной и естественной циркуляции воды. Экспериментальная установка позволяет получать новые данные по теплоотдаче и гидродинамике двухфазных потоков при обтекании пучков твэлов, необходимые для проведения верификации вычислительных кодов. Полученные предварительные экспериментальные результаты хорошо согласуются с расчетами по различным вычислительным кодам.

В рамках создания цифрового двойника теплогидравлического стенда проводится разработка системы диагностики, контроля и мониторинга переходных режимов теплообмена на основе физически обоснованных методов в реальном масштабе времени. Нейросетевые технологии позволят предсказывать изменения теплогидравлических параметров стенда при внешнем воздействии. В дальнейшем предполагается использование виртуального аналога экспериментальной установки в учебном процессе и в дистанционном формате.

Ссылки

  1. Muhuri P.K., Shukla A.K., Abraham A. Industry 4.0: A bibliometric analysis and detailed overview. // Engineering Applications of Artificial Intelligence. – 2019. – Vol. 78. – PP. 218-235. DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2018.11.007 .
  2. Wang S., Wan J., Zhang D., et al. Towards smart factory for industry 4.0: a self-organized multi-agent system with big data based feedback and coordination. // Computer Networks. – 2016. – Vol. 101. – PP. 158-168. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2015.12.017 .
  3. Liu X.F., Shahriar M.R., Al Sunny S.M.N., et al. Cyber-physical manufacturing cloud: Architecture, virtualization, communication, and testbed. // Journal of Manufacturing Systems. – 2017. – Vol. 43. – PP. 352-364. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.jmsy.2017.04.004 .
  4. Farshid M., Paschen J., Eriksson T., Kietzmann J. Go boldly!: Explore augmented reality (AR), virtual reality (VR), and mixed reality (MR) for business. // Business Horizons. – 2018. – Vol. 61. – PP. 657-663. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.05.009 .
  5. Lee J., Bagheri B., Kao H. A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems. // Manufacturing Letters. – 2015. – Vol. 3. – PP.18-23. DOI: https:/ /doi.org/10.1016/j.mfglet.2014.12.001 .
  6. Gorecky D., Schmitt M., Loskyll M., Zuhlke D. Human-machine-interaction in the industry 4.0 era. // IEEE International Conference on. IEEE. – 2014. – PP. 289-294. DOI: https:// doi.org/10.1109/INDIN.2014.6945523 .
  7. Гусев И.Н., Соловьев Б.Л., Поваров В.П., Кужиль А.С., Падун С.П. Использование результатов пусконаладочных работ для создания, настройки и валидации системы интеллектуальной поддержки оператора на блоке № 1 Нововоронежской АЭС-2. // Известия вузов. Ядерная энергетика. – 2019. – № 3. – С. 5-15. DOI: https://doi.org/10.26583/ npe.2019.3.01 .
  8. Lee H., Cha W.C. Virtual Reality-Based Ergonomic Modeling and Evaluation Framework for Nuclear Power Plant Operation and Control. // Sustainability. – 2019. – Vol. 1. – Iss. 2630. – PP. 1-16. DOI: https://doi.org/10.3390/su11092630 .
  9. Machadoa D.M., Cotellia A., Galvaoa D., Mola A.C.A. et al. Use dosimetry virtual tool for security studies physics and nuclear. // Procedia Manufacturing. – 2015. – Vol. 3. – PP. 1765-1771. DOI: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2015.07.478 .
  10. Bestion D. From the direct numerical simulation to system codes – perspective for the multi-scale analysis of LWR thermalhydraulics. // Nuclear Engineering and Technology. – 2010. – Vol. 42. – PP. 608-619. DOI: https://doi.org/10.5516/NET.2010.42.6.608 .
  11. Wu Y. Development and application of virtual nuclear power plant in digital society environment. // International Journal of Energy Research. – 2019. – Vol. 43. – PP. 1521- 1533. DOI: https://doi.org/10.1002/er.4378 .
  12. Grieves M. Digital twin: Manufacturing excellence through virtual factory replication. // White paper. – 2014. – PP. 1-7.
  13. Liu F., Yang Z., Zhang B., Li T. Study on Ledinegg instability of two-phase boiling flow with bifurcation analysis and experimental verification. // International Journal of Heat and Mass Transfer. – 2020. –Vol. 147. – No. 118954. – PP. 1-15. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.ijheatmasstransfer.2019.118954 .
  14. Shi S., Schlegel J.P., Brooks C.S. et al. Experimental investigation of natural circulation instability in a BWR-type small modular reactor. // Progress in Nuclear Energy. – 2015. – Vol. 85. – PP. 96-107. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2015.06.014 .
  15. Goel P., Nayak A.K., Ghosh P., Joshi J.B. Experimental study of bubble departure characteristics in forced convective subcooled nucleate boiling. // Experimental heat transfer. – 2018. – Vol. 31. – PP. 194-218. DOI: https://doi.org/10.1080/ 08916152.2017.1397821 .
  16. Delov M.I., Litvintsova Y.E., Kuzmenkov D.M. et al. Diagnostics of transient heat transfer modes based on statistical and frequency analysis of temperature fluctuations. // Experimental Heat Transfer. –2019. – PP. 1-16. DOI: https://doi.org/10.1080/ 08916152.2019.1662517 .
  17. Balakin B.V., Delov M.I., Kutsenko K.V. et al. Analyzing temperature fluctuations to predict boiling regime. // Thermal Science and Engineering Progress. – 2017. – Vol. 4. – PP. 219-222. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tsep.2017.10.015 .
  18. Deev V.I., Kutsenko K.V., Lavrukhin A.A. et al. Frequency analysis of fluctuations of the temperature of a heater and of sound noise in boiling used for the diagnostics of the changes in the heat-transfer regimes. // Thermal Engineering. – 2014. – Vol. 61. – PP. 590-593. DOI: https://doi.org/10.1134/S0040601514080035 .
  19. Идельчик И.Е. Справочник по гидравлическим сопротивлениям. – М.: Машиностроение,1992. – 672 c.
  20. Laouar S., Sakib M.N., Muqit Al S., et al. Pressure drop in valve for different open flow areas. // Journal of Physics: Conference Series. – 2020. – Vol. 1439. – No. 012009. – PP. 1-4. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1439/1/012009 .
  21. Rodenas J., Zarza I., Burgos M.C., Felipe A., SanchezMayoral M.L. Developing A Virtual Reality Application for Training Nuclear Power Plant Operators: Setting Up a Database Containing Dose Rates in the Refuelling Plant. // Radiation Protection Dosimetry. – 2004. – Vol. 111. – PP. 173-180. DOI: https://doi.org/10.1093/rpd/nch043 .

теплогидравлический стенд теплоотдача гидродинамика компьютерное моделирование CFD цифровой двойник диагностика диагностика переходных режимов теплоотдачи