CC BY
60
= Суперкомпьютерное моделирование =
УДК 004.94, 621.039.577 DOI: 10.14529/cmsel70405
РАЗНОМАСШТАБНЫЕ ЗАДАЧИ ТЕПЛОМАССООБМЕНА
В АТОМНОЙ ЭНЕРГЕТИКЕ*
© 2017 В.Ю. Волков, Л.А. Голибродо, А.А. Крутиков, О-В. Кудрявцев, Ю.Н. Надинский, А.Т. Нечаев, А.П. Скибин
АО ОКБ <ГИДРОПРЕСС*
(142103 Подольск, ул. Орджоникидзе, д. 21)
E-mail: vasya-volkov@yandex.ru, luka.golibrvdo@gmail.com, krutikiv_aa@rnail.ru, ovkudr@yandex.ru, artm26@mail.ru, skibin_ ap@grpress.podolsk.ru Поступила в редакцию: 25.08.2017
Данная статья посвящена обзору результатов, полученных в АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС с учетом наработанного опыта в области численного моделирования тепломассообмена в разлитых объектах атомной энергетики. Польза от применения СPD-технологий при проектировании реакторных установок заключается в возможности на базе ограниченного количества экспериментальных данных детально исследовать процессы тепломассообмена в установке с целью подтверждения или модернизации конструкторских решений на передовом наут1но-техническом уровне. Представлен ряд задач, для решения которых бьыи использованы современные численные методы вычислительной гидродинамики с применением высокопроизводительной вычислительной техники. Показаны новые возможности расчетного моделирования при испо.;1ьзо в ании современных супер компьютерных вычислительных технологий, а также сопутствующие вычислительные сложности и проблемы анализа результатов. Приведены примеры испо.;1ьзования рассматриваемой технологии для модешифрования экспериментальных стендов и натурных объектов при различных режимах работы. Показана автоматическая обработка результатов, позволяющая проводить анализ болы них задач размерностью до 1 млрд, контрольных объемов по интегральным параметрам, характеризующим работу реакторной установки, таким как распределение расходов на входе и на выходе из активной зоны, распределение подогревов в тепловыделяющих сборках активной зоны, и т.д.
Ключевые слова: атомная энергетика, вычислительная гидра дин амика, суперкомпьютерные
технологии, тепломассообмен.
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ
Волков В.Ю., Голибродо Л.А., Крутиков А.А., Кудрявцев О.В., Надинский Ю.Н., Нечаев А.Т., Скибин А.П. Разномасштабные задачи тепломассообмена в атомной энергетике // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2017. Т. 6, Ха 4. С. 60-73. DOI: 10.14529/cmsel70405.
Введение
За время развития атомной отрасли были использованы различные экспериментальные и расчетные методы изучения течения и теплообмена теплоносителя в установках: масштабные и полномасштабные экспериментальные стенды, данные с действующих блоков, расчеты с помощью системных и ячейковых кодов. Однако каждый из приведенных способов исследования имеет свои особенности, например при создании масштабных стендов практически невозможно добиться соответствия по всем критериям подобия, учесть все конструктивные детали реалы гой установки и смоделировать натурные теплотехнические условия (давление, температура). С другой стороны данные
* Статья рекомендована к публикации программным комитетом научной конференции «Суперкомпьютерные дни в России — 2017*>.
с действу тощих блоков жестко ограничены проектом по количеству и месторасположению измерительной аппаратуры.
Результаты в области применения численного моделирования для исследования тепломассообмена, достигнутые за последние годы в ОКБ «ГИДРОПРЕСС», связаны с применением и развитием гни сокопроизводительных суперкомп 7, гот еров (кластерных систем). В связи с ростом компьютерных ресурсов за последние 15 лет одним из главных инструментов по расчетному изучению тепломассобмена для однофазного течения стала вычислительная гидродинамика (CFD). Польза от применения CFD-технологий при проектировании реакторных установок (РУ) заключается в возможности па базе ограниченного количества экспериментальных данных детально исследовать процессы тепломассообмена в установке с целью подтверждения или модернизации конструкторских решений на передовом научно-техническом уровне. Фактически, CFD-модель представляет собой виртуальный аналог моделируемого опт ток та исследования (экспериментальный стенд, реактор и т.д.). Важно также отметить, что применение CFD-техпологий па этапе планирования эксперимента позволяет более эффективно проводить физическое моделирование. Однако стоит отметить, что временные затраты на получение численного решения, стоимость расчета и наличие нормативных ограничений на применение вычислительной гидродинамики в атомной отрасли, ограничивают использование CFD-технологии для расчетного обоснования РУ.
В настоящее время типичная размерность сеточной модели для большинства реакторных задач атомной энергетики составляет более 200 млн. расчетных ячеек, для решения которых требуется проведение расчетов на суперкомпьютерах с количеством ядер от нескольких сотен до нескольких тысяч (указаны основные ресурсы, используемые в ОКБ «ГИДРОПРЕСС»). Для моделирования процессов гидродинамики и тепломассообмена, в основном, используются к-е и к-ш модели турбулентности, иногда используется масштабно-адаптивная модель (SAS), а в ряде случаев моделирование проводится при помощи метода крупных вихрей (LES).
В данной статье приведены некоторые решенные в ОКБ «ГИДРОПРЕСС» ресурсоемкие задачи, требующие высокопроизводительной вычислительной техники, для решения которых применялись CFD-технологии.
В настоящее время в ОКБ «ГИДРОПРЕСС» CFD-технологии применяются для подтверждения имеющихся технических решений, и оптимизации элементов конструкции. Это позволяет значительно сократить сроки проведения конструкторских работ, а также выявить и устранить ошибки проектирования на ранних стадиях (на стадии разработки технического проекта РУ). Ниже представлены характерные задачи проектирования и задачи вычислительной гидродинамики и теплообмена.
В разделе 1 представлены особенности моделирования тепломассообмена в пучках твэл и ТВС. В разделе 2 на примере расчета парогенератора представлено применение CFD в поддержку проектирования оборудования РУ. Раздел 3 посвящен особенностям полномасштабного моделирования РУ ВВЭР с учетом всех особенностей проточного тракта. В разделе 4 показаны особенности пост-процессинга и обработки задач размерностью порядка миллиарда контрольных объемов для анализа интегральных результатов расчета. Раздел 5 посвящен анализу эффективности распараллеливания для практических задач. Выводы по статье изложены в заключении.
1. Математическое моделирование течения в пучках твэл и ТВС
С целыо дальнейшего повышения мощности РУ с ВВЭР (подо-вод я ной энергетический реактор) внедряются различные новые конструктивные решения, например, интенсификаторы теплообмена в тепловыделяющих сборках (ТВС). Они приводят к усложнению структуры потоков в активной зоне и, следовательно, повышают требования к расчетам локальных параметров потока.
Современные вычислительные технологии позволяют моделировать структуру потока в пучках стержней с перемешивающими устройствами с высоким уровнем детализации. Однако, применение CFD-кодов к этому классу течений все еще весьма ограниченно из-за сложной структуры течения в дистаттциопирутощих и перемешивающих решетки, анизотропии турбулентности в пучках твэл и большой размерности задач.
В рамках международной работы по верификации CFD-моделей и разработке расчетных методик в 2011-2012 гг. OECD (организация экономического сотрудничества и развития) проводился бенчмарк OECD/NEA-MATiS-H BENCHMARK [1J. Целью данной задачи было подробное моделирование структуры турбулентного потока после перемешивающих устройств с применением CFD-кодов. Результаты моделирования сравнивались с экспериментальными данными для нескольких сечений после перемешивающей решетки, полученными методом LDV (лазерная допплеровская анемометрия).
Экспериментальный участок стенда MATiS-H состоит из пучка стержней 5x5, установленного в горизонтальном положении, внешний диаметр стержня составляет 25,4 мм. Сетка расчетной области, полученная соединением сеток для всех областей вместе, состоит из 13 млп. узлов и 22,5 млп. элементов. Для моделирования использовался программный комплекс CFX 14. Фрагменты сетки представлены па рис. 1. Результаты по моделированию пульсаций скорости (интенсивности турбулентности) представлены на рис. 2. Сравнение полученных числе! пнях результатов с экспериментальными дат пня ми показало, что результаты моделирования хорошо согласуются с экспериментом.
Конструкция ТВС РУ ВВЭР состоит из следующих частей: головки, пучка из
312 твэлов (тепловыделяющих элементов) и твэгов (тепловыделяющих элементов с урап-гадолипиевым топливом), хвостовика. Каркас ТВС собран из 18 направляющих каналов, 13 дистапциопирутощих решеток, инструментального капала и нижней решетки. При этом высота ТВС более 4,5 метров, а шаг между твэлами (твэгами) 12,75 мм. Таким образом, при моделировании процессов тепломассообмена в ТВС, при построении сетки необходимо разрешать миллиметровые зазоры па масштабе нескольких метров.
В ОКБ «ГИДРОПРЕСС» разработана модель ТВС, размерностью около 1 млрд, расчетных ячеек. При этом для получения стабильного численного решения используются двухпараметрические к-s и к-ш модели турбулентности. Применение подобных моделей приводит к тому, что в численном расчете температура стенки может быть несколько завышена относительно реального значения. Применение двухпараметрических моделей турбулентности позволяет проводить расчеты на сеточных моделях с соотношением сторон до 1:10. Применение моделей рейнольдсовых напряжений или моделей крупных вихрей позволяет изучить детальнее структуру потока с наличием вторичных течений в ТВС. Однако для применения данных моделей требуются изотропные сетки с соотношением сторон близким 1:1, а также более детальное измельчение сетки, что приведет к увеличению
в) перемешивающая решетка Рис. 1. Фрагменты расчетной сетки
количества расчетных ячеек па несколько порядков. Такой подход применяется для изучения процессов тепломассообмена в отдельных элементах ТВС.
В ОКБ «ГИДРОПРЕСС» подобные расчеты выполняются с применением суперкомпыотерпых вычислительных систем, одна из которых насчитывает 40 вычислительных узлов. На каждом узле установлено 2 процессора Intel Xeon Е5-2698 v4 2.2 Гц и 128 Мб оперативной памяти. Общее количество вычислительных ядер — 1600, общее количество оперативной памяти — 5 Тб. Характерное время счета 5000 итераций модели ТВС составляет около 5 суток. Занимаемый объем оперативной памяти — 3 Тб. Следует отметить, что расчетная сетка модели ТВС в области дистапциопиругощих решеток состоит из многогранных ячеек с выделением призматических слоев вблизи стенок расчетной области. В области твэльного пучка, вдали от дистанционирующих решеток, расчетная сетка состоит из призматических слоев, полученных методом экструзии.
Пример определения гидравлического сопротивления дистапциопиругощих решеток по длине ТВС в безразмерных координатах представлен на рис. 3.
of i it i га X/P
\jjrn*
I
Q3X OIW QtK fl TTO Q IK P IK OJrt О IK D 135 О П4 б I» QOfiG
am a ora
а) расчет б) эксперимент
Рис. 2. Поля пульсаций продольной компоненты скорости в сечении за решеткой
Рис. 3. Изменение статического давления по длине ТВС (значения приведены в нормированном виде)
2. Математическое моделирование процессов тепломассоообмена в оборудовании РУ
Парогенератор ПГВ-ЮООМКО, разработанный в рамках проекта ВВЭР-ТОЙ, имеет референтную конструкцию по отношению к проектам АЭС-2006 и серийной установке с реактором ВВЭР-1000 за исключением системы отвода пара из парогенератора. Отличие заключается в количестве патрубков для отвода пара, один в рассматриваемом ПГВ-ЮООМКО против десяти в референтных проектах. Данное конструктивное решение продиктовано особенностями компоновки РУ. Схема ПГ референтной конструкции и разработанного ПГВ-ЮООМКО представлены на рис. 4а и 46 соответственно [2-4].
а) ПГВ-1000МКП РУ АЭС-2006 б) ПГВ-ЮООМКО РУ ВВЭР-ТОИ
Рис. 4. Схема ПГ АЭС
С целью определения степени перфорации и параметров отверстий в пароприемных дырчатых листах (ППДЛ) ПГ, обеспечивающих снижение неравномерности поля скорости пара в паровом пространстве между погружными дырчатыми листами (ПДЛ) и ППДЛ до приемлемого уровня, был выполнен комплекс оптимизационных расчетов ППДЛ парогенератора ПГВ-ЮООМКО с применением CFD. В рамках работ по оптимизации ППДЛ была разработана компьютерная модель парового объема парогенератора ПГВ-ЮООМКО с использованием программных комплексов STAR-CCM } и STAR-CD [5, 6J, которая предусматривает возможность изменения степени перфорации, толщины листов ППДЛ и распределения паровой нагрузки па входе в паровой объем. Общая размерность модели превышает 200 млн. расчетных ячеек.
В результате расчетных исследований (рис. 5) была проведена оптимизация конструкции ППДЛ ПГВ-ЮООМКО с применением CFD методов и дат ты рекомендации по степени перфорации и параметрам отверстий в листах ППДЛ.
Характерное время счета 5000 итераций модели парового объема ПГВ-ЮООМКО составляет около 1 суток (па вычислительной системе, насчитывающей 1600 ядер). Занимаемый объем оперативной памяти — 0,5 Тб. Следует отметить, что расчетная сетка модели парового объема ПГВ-ЮООМКО в области ППДЛ состоит из гексаэдрических ячеек с выделением призматических слоев вблизи стенок расчетной области. В области парового объема над и под ППДЛ, расчетная сетка состоит из многогранных ячеек.
Представленiroe расчетное исследование позволило усовершенствовать конструкцию пароприемпого устройства до начала сепарациоппых испытаний парогенератора па блоке АЭС. Теперь нет необходимости изготовления большого количества перфорированных листов различной степени перфорации, их монтажа, подбора и т.д. По сути, такой подход приводит к значительному сокращению объема, и времени пусконаладочных работ.
3. Математическое моделирование процессов тепломассоообмена в РУ ВВЭР
Течение теплоносителя в реакторе сопровождается наличием трехмерных явлений, которые не могут быть в полной мере учтены при помощи одномерных инженерных подходов к численному моделированию. Особенностями оборудования АЭС является сложная геометрия проточного тракта, при этом линейные размеры отличаются па несколько порядков. Общий вид реакторной установки проекта АЭС-2006 поколения 3+ с реактором ВВЭР-1200 представлен па рис. 6.
В качестве первоочередной задачи поддержки проектов РУ ВВЭР определено полномасштабное моделирование процессов смешения теплоносителя в верхней и нижней камерах реактора и процессов теплопередачи в ТВС, активной зоне и реакторе в целом. Результат проведенных расчетных исследований показывает необходимость учета всех элементов конструкции вследствие их влияния па процесс тепломассообмена [7, 8].
Рис. 6. Общий вид реакторной установки проекта АЭС-2006
Расчеты с помощью CFD позволяют получить ряд теплогидравлических параметров, характеризующих работу реактора, таких как распределение расходов
по тепловыделяющим сборкам па входе и па выходе из активной зоны, распределение подогревов в тепловыделяющих сборках активной зоны, коэффициенты гидравлического сопротивления элементов проточного тракта реактора и т.д. Проведено моделирование стационарных теплогидравлических процессов и сравнение с экспериментальными данными.
В результате работы создана CFD модель проточной части реактора ВВЭР-1200, позволяющая определять трехмерные распределения параметров теплоносителя при стационарных режимах работы реакторной установки. Общая сборка CFD модели и расчеты выполнены с использованием кода STAR-CCM-r. Размерность сеточной модели составила порядка 700 миллионов ячеек.
Характерное время счета 5000 итераций модели реактора ВВЭР-1200 составляет около 4 суток (на вычислительной системе, насчитывающей 1600 ядер). Занимаемый объем оперативной памяти — 2 Тб. Следует отметить, что расчетная сетка модели реактора ВВЭР-1200 в области опор в нижней камере смешения и в области активной зоны состоит из гексаэдрических ячеек. В области входных и выходных патрубков, опускного участка и сборной камеры реактора, расчетная сетка состоит из многогранных ячеек.
На рис. 7 приведено распределение расходов через тепловыделяющие сборки на входе в активную зону, отнесенные к среднему расходу. Отклонение расчетных расходов от экспериментальных данных, не превышает 8%.
Рис. 7. Относительное осредпептгое по опорам ТВС распределение массового расхода па входе в активную зону
4. Обработка и анализ результатов CFD моделей большой размерности
Особенностью создаваемых CFD моделей является сложная геометрия и топология расчетной области, и как следствие большая размерность сеточной модели (порядка миллиарда контрольных объемов), что приводит к большому размеру файлов с расчетной моделью и результатами расчетов (сотни гигабайт). Таким образом, обратной стороной увеличения размерности и сложности СFD-моделей является возрастание сложтгости их обработки с целью последующего представления и анализа результатов.
Одним из способов решения обозначенной проблемы является уменьшение размерности расчетной модели в рамках создания информационных репрезентационных нодальных моделей, на которых проводится интегральное осреднение. Эти модели создаются па базе СFD-расчета и, следовательно, обладают такой же степенью достоверности по интегральным параметрам (распределение расходов, перепады давления, подогревы и др.). Вследствие уменьшения размерности размерности нодальной модели по сравнению с исходной CFD-моделью, репрезентационная модель не отображает локальных распределений характеристик потока, что, однако несущественно при анализе процессов в рамках работы всей установки.
Для переноса данных с CFD-моделей на репрезентационные также требуются высокопроизводительные вычисления для осреднения результатов многомиллионных сеток, чтобы получить интегральные значения основных величин в объемах и по граням нодов репрезептациочной модели. При этом стоит отметить, что процедура переиптерполиции данных с сетки на сетку стандартными средствами CFD кодов или не возможна или может приводить к значительным численным погрешностям нодальной модели.
При разработке репрезептациоппых моделей необходимо тщательно выбирать сеточную топологию, так как данная модель используется отдельно от CFD-модели и вместе с тем должна адекватно представлять проточный тракт и все необходимые теплогидравлические характеристики реального объекта. В тоже время для уменьшения количества операций интегрирования размерность репрезептациоппых моделей не следует завышать.
Основанная на результатах CFD расчета репрезентационная модель позволяет представлять тепл ом ас с обмен в рассматриваемой расчетной области, например в первом контуре РУ. Помимо всего подобные модели позволяют наглядно визуализировать расчетные данные, полученные при использовании различных теплогидравлических системных кодов, а также качественно и количественно сопоставлять друг с другом расчеты, полученные с помощыо различных расчетных платформ.
Пример разработки подобной репрезептациоппой модели для РУ ВВЭР приведен па рис. 8. В данном случае размерность расчетной сетки для CFD-модели составила примерно 700 миллионов ячеек, а размерность для репрезептациоппой модели составила около 25 тысяч ячеек.
5. Оценка эффективности распараллеливания
при моделировании процессов тепломассообмена
В заключение статьи приведен тест эффективности распараллеливания кода StarCCM+ 11.06 на задаче размерностью 1 млн. ячеек. Расчеты проводились на узлах вычислительных систем, построенных на процессорах Intel Xeon Е5-2670 2.6 Гц (8 ядер) и на процессорах
■ 1.0000 03286 03571 0.7357 0.7143 0.6429 0.5714 0.5000 0.4236 0.3571 0.2857 0.2143 0.1429 0.0714 0.0000
а)
Рис. 8. CFD расчет (поле давления): а)
б)
CFD модель; б) - репрезептациопная модель
Intel Xeon Е5-2698 v4 2.2 Гц (20 ядер). Каждый узел насчитывает 2 процессора. Количество контрольных объемов, приходящихся на одно вычислительное ядро превышает 25000 (производитель кода заявляет, что эффективность распараллеливания в версии StarCCM I 11.06 сохраняется вплоть до нагрузки 10000 контрольных объемов на вычислительное ядро). На рис. 9 приведены зависимости коэффициента ускорения от количества ядер для двух систем, и сравнение их с линейным ростом производительности. По результатам тестирования можно сделать следующее заключение:
1. ire для всех задач вычислительной гидродинамики возможно получить идеальную (линейную) эффективность распараллеливания;
2. вычислительное ядро процессора нового поколения Intel Хеоп Е5-2698 v4 2.2 Гц на 25% быстрее по сравнению с ядром процессора Intel Хеоп Е5-2670 2.6 Гц;
3. узел построенный на двух процессорах Intel Хеоп Е5-2698 v4 2.2Гц (40 ядер) примерно в два раза быстрее по сравнению с узлом, построенным на двух процессорах Intel Хеоп Е5-2670 2.6 Гц (16 ядер);
4. ие смотря па большую эффективность и скорость счета, для узла, построенного па двух процессорах Intel Хеоп Е5-2698 v4 2.2Гц (40 ядер), рост производительности резко замедляется па количестве ядер 20-30 и практически отсутствует па количестве ядер 30-40.
Одновременно с ростом производительности новых вычислительных систем требуется и улучшение алгоритмов распараллеливания, что позволит более эффективно, быстро и дешево моделировать объекты атомной отрасли.
Заключение
При решении новых задач и разработке проектов, для которых еще не накоплены экспериментальные данные и промышленно-эксплуатационный опыт, применение суперкомпьютерных вычислений может оказаться разумной альтернативой экспериментальному изучению гидродинамических процессов и тепломассообмена в оборудовании РУ. Численное моделирование позволяет получить результат не по прошествии времени создания АЭС и отдельного оборудования, а еще на стадии технического проекта. При этом погрешности, которые имеют место при численном моделировании, сравнимы с погрешностью экспериментальных исследований и эмпирических корреляций.
Эффективность распараллеливания па реальных задачах существенно отличается от линейного роста производительности. Перед проведением серии расчетов необходимо проверять быстродействие применяемого кода на используемой суперкомпьютерной установке с целью определения количества используемых ядер па каждом вычислительном узле.
Применение суперкомпьютерных технологий для проведения разномасштабного моделирования течения теплоносителя в оборудовании реакторной установки (реактор, парогенераторы, системы первого и второго контуров) позволяет судить о перспективе использования CFD-кодов в атомной энергетике как повседневного расчетного инструмента, сокращающего длительность и стоимость работ по конструированию оборудования реакторной установки, а также повышающего качество их выполнения.
Литература
1. Голибродо Л.А., Вдовкина И.К., Галкин И.К), и др. Валидация трехмерных моделей гидродинамических процессов в теплообмепиом оборудовании // Главный механик -
2014. № 8. С. 23-25.
2. Скибип А.П., Волков В.Ю., Голибродо Л.А. и др. Оптимизация пароприемпого устройства парогенератора реакторной установки. Высокопроизводительные вычисления на страже качества конструирования оборудования реакторной установки /./ Суперкомпыотерпые технологии в пауке, образовании и промышленности / под ред. акад. РАН В.А. Садовничего, акад. РАН Г.И. Савина, чл.-корр. РАН Вл.В. Воеводина.
М. : Издательство Московского университета, 2015. С. 6-12.
3. Волков В.Ю., Голибродо Л.А., Крутиков А.А. и др. Оптимизация пароприемного дырчатого листа парогенератора ПГВ-ЮООМКО с применением CFD /./ Обеспечение безопасности АЭС с ВВЭР: Сборник трудов 9-й международной научно-технической конференции (Подольск, 19 -22 мая 2015 г.). Подольск, 2015.
4. Волков В.Ю., Голибродо Л.А., Крутиков А.А. и др. Оптимизация п ар о п р нем лого дырчатого листа парогенератора ПГВ-1000 МКО с применением CFD / / Бюллетень основных научно-технических работ АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС» за 2014 год. Подольск: АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС», 2016.
5. SIEMENS. USER GUIDE STAR-CCM I Version 11.06, 2016. 10082 p.
6. Methodology STAR-CD Version 4.16 CD-adapco. CD-adapco Group, 2009.
7. Логвинов C.A., Безруков Ю.А., Драгунов Ю.Г. Экспериментальное обоснование теплогидравлической надежности реакторов ВВЭР. М.: ИКЦ «Академкнига», 2004. 255 с.
8. Волков В.К)., Голибродо Л.А., Крутиков А.А. и др. Разработка CFD модели реактора проекта АЭС-2006 // Суперкомпыотерпые дни в России: Труды международной научной конференции (Москва, 26 -27 сентября 2016 г.). Москва, 2016. С. 556-564.
Василий Юрьевич Волков, к.т.н, инженер-конструктор 1 категории АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС» (Подольск, Российская Федерация)
Лука Антонович Голибродо, к.т.н, инженер-конструктор 1 категории АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС» (Подольск, Российская Федерация)
Алексей Александрович Крутиков, к.т.н, инженер-конструктор 1 категории АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС» (Подольск, Российская Федерация)
Олег Вячеславович Кудрявцев, инженер-конструктор 1 категории АО ОКБ
«ГИДРОПРЕСС» (Подольск, Российская Федерация)
Юрий Николаевич Надинский, инженер-конструктор 1 категории АО ОКБ
«ГИДРОПРЕСС» (Подольск, Российская Федерация)
Артем Тимурович Нечаев, ипжепер-копструктор АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС» (Подольск, Российская Федерация)
Александр Петрович Скибин, к.т.н, начальник группы АО ОКБ «ГИДРОПРЕСС» (Подольск, Российская Федерация)
DOI: 10.14529/cmsel70405
MULTI-SCALE PROBLEMS OF HEAT AND MASS TRANSFER IN NUCLEAR INDUSTRY
© 2017 V.Yu. Volkov, L.A. Golibrodo, A.A. Krutikov, O.V. Kudryavtsev, Yu.N. Nadinsky, A.T. Nechaev, A.P. Skibin
OKB 4GIDROPRESS»
(Ц2103 21 Ordzhonikidze st, Podolsk)
E-mail: vasya-volkov@yandex.ru, luka.golibrvdo@gmail.com, krutikiv_aa@rnail.ru, ovkudr@yandex.ru, artm26@mail.ru, skibin_ ap@grpress.podolsk.ru Received: 25.08.2017
This paper presents a review of the results obtained in OKB «GIDROPRESS» talking into account the experience gained in the field of numerical modeling of heat and mass transfer in various nuclear power facilities. The benefits of using CFD technology in the NPP design is the ability, based on a limited number of experimental data, to study in detail the heat and mass transfer processes in the facilities in order to confirm or improve design solutions at the advanced scientific and technical level. A number of problems are presented, for solution of which the modern numerical methods of computational hydrodynamics with high-performance computer technology were used. New possibilities of computational modeling with the use of modern supercomputer computing technologies, as well as accompanying computational complexity and difficulties of analysis of results are shown. Examples of use of the considered technology for modeling experimental rigs and full-scale objects under different operating conditions are given. The automatic post-pro cessing of the results is shown. The procedure allows to analyze large problems with mesh size up to 1 billion control volumes by integral parameters, such as mass flow distribution at the core inlet and outlet, distribution of coolant heat-up over the core fuel assemblies, etc.
Keywords: nuclear energy, computational fluid dynamics, supercomputer technologies, heat transfer.
FOR CITATION
Volkov V.Yu., Golibrodo L.A., Krutikov A.A., Kudryavtsev O.V., Nadinsky Yu.N., Nechaev A.T., Skibin A.P. Multi-scale Problems of Heat and Mass Transfer in Nuclear Industry. Bulletin of the South Ural State University. Series: Computational Mathematics and Software Engineering. 2017. vol. 6, no. 4. pp. 60-73. (in Russian) DOI: 10.1452 9/cmsel 70405.
This paper is distributed under the terms of the Creative. Commons Attribution-Non Commercial 3.0 License which permits non-commercial use, reproduction and distribution of the work without further permission provided the original work is properly cited.
References
1. Golibrodo L., Vdovkina I., Galkin I., et al. Validation of Three-dimensional Models of Hydrodynamic Processes in Heat-exchange Equipment. Glavnii rnehanik [Chief Mechanical Engineer]. 2014. No 8. pp. 23-25. (in Russian)
2. Skibin A., Volkov V., Golibrodo L. et al. Optimization of the Steam Receiving Device of the NPP Steam Generator. High Performance Computing for the Quality of Design of Reactor Equipment Superkomputemie thenologii v пайке, obrazovanii i promishlennosti [Supercomputer Technologies in Science, Education and Industry / Ed. by Acad. RAS V. Sadovnichiy, Acad. RAS G. Savin, Acad. RAS V. Voevodin]. M.: Publishing house of Moscow University, 2015. pp. 6-12. (in Russian)
3. Volkov V., Golibrodo L., Krutikov A. et al. Optimization of the Steam Receiving
Perforated Sheet of the PGV-IOOOMKO Steam Generator Using CFD. Sbornik trudov 9 mezhdunarodnoi konferencii "Obespeche/me bezopasnosti AES s VVER” [Proceedings of the 9th International Scientific and Technical Conference «Safety of NPPs with VVER»]. Podolsk,
2015. (in Russian)
4. Volkov V., Golibrodo L., Krutikov A. et al. Optimization of the Steam Receiving Perforated Sheet of the Steam Generator PGV-1000 MKO Using CFD. Bulluten osnovnih nauchno-thenicheskih rubot AO OKB "GIDROPRESS" [Bulletin of the main scientific and technical works of JSC OKB "GIDROPRESS"for the year], 2014. Podolsk: JSC OKB "GIDROPRESS 2016. (in Russian)
5. SIEMENS. USER GUIDE STAR-C CM+ Version 11.06, 2016. 10082 p.
6. Methodology STAR-CD Version 4.16 CD-adapco. CD-adapco Group, 2009.
7. Logvinov S., Bezrukov Yu., Dragunov Yu. ExperirnentaInoe obosnovanie t.eplogidravlichtskoi nadegnosti Tmktorov VVER [Experimental substantiation of thermal and hydraulic reliability of VVER reactors], M.: IKTs Akadernkniga, 2004. 255 p.
8. Volkov V., Golibrodo L., Krutikov A. et al. Development of the CFD model of the reactor of the NPP-2006 project // Supercomputernie dni v Rossii: Trudy meghdunarodnoj konferentsii (Moscva, 26-27 sentyabra 2016) [Russian Supercomputing Days: Proceedings of the International Scintific Conference (Moscow, Russia, September, 26 -27, 2016). Moscow,
2016, pp. 556-564. (in Russian)
