Critical heat flux (CHF) provides an important limitation on the operation of water cooled reactors and, consequently, has received a great deal of study. However, contrary to other parameters related to the CHF, little work has been done to identify the appropriate definitions for characteristic lengths that should be associated with CHF.
An exact understanding of heated length effect is important at least in two aspects: (a) to predict CHF in short channels by prediction models developed based on longer channels, and (b) to utilize the data for shorter channels in developing local-condition correlations.
With using artificial neural networks (ANNs), an analytical study related the heated length effect has been carried out to make an improvement of the prediction accuracy based on local condition correlations or table. It has been carried out to suggest a feasible criterion of the threshold L/D value in which heated length could affect on CHF. And within the criterion, a L/D correction factor has been developed through conventional regression.
In order to validate the developed L/D correction factor, experiments for various heated lengths have been carried out under low and intermediate pressure conditions.
The developed threshold L/D correlation provides a new feasible criterion of L/D threshold value.
The developed correction factor gives a reasonable accuracy for the original database, showing the error of -2.18% for average and 27.75% for RMS, and promising results for new experimental data.
임계열유속은 원자로의 운전 및 설계와 안전성 평가분야에 있어서 매우 중요한 요소로 인식되어 수많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 임계열유속에 영향을 주는 여러 가지 독립변수들과는 달리 가열길이와 관련한 정량적인 연구는 거의 없었다. 가열길이의 영향을 정확히 이해하는 것은 적어도 다음 두 가지 측면에서 매우 중요하다.
첫째, 가열길이가 긴 관에 근거하여 개발된 임계열유속 예측 모델에 의해 짧은 관의 임계열유속을 예측할 수 있다.
둘째, 가열길이의 영향을 무시하는 국부조건 가설에 근거한 임계열유속 예측 상관식을 개발하는데 있어서 짧은 관의 실험 데이터를 사용할 수 있다.
이러한 이유로 본 연구는 기존의 임계열유속 예측 기법중에서 가장 뛰어난 인공신경회로망을 이용하여 가열길이의 영향을 정량화하고 이를 실험적으로 입증하는 연구가 수행되었다.
출구조건 관점에서 임계열유속에 미치는 가열길이의 영향에 관한 기존의 연구들을 종합적으로 분석해보면, 저건도영역 즉, 핵비등이탈 메커니즘이 지배적인 경우에는 상대적으로 가열길이의 영향은 작으며, 고건도영역에서 액체막건조에 의해 임계열유속이 발생하는 경우는 상류효과 (Upstream effect) 등에 의해 가열길이의 영향이 매우 큼을 알 수 있었다. 또한, 기존의 연구는 이러한 가열길이의 영향이 사라지게 되는 임계길이가 존재하며, 이러한 임계길이는 특정하게 고정된 값이 아니라, 다른 독립변수들의 함수적인 관계로 표현됨을 알 수 있었다. 이러한 측면에서 본 연구는 균일가열 수직 원형관 임계열유속 실험 데이터를 사용하여 인공신경회로망을 구축하고 이를 통해 다양한 길이에 대한 임계열유속을 예측하여 가열길이 효과가 존재하지 않게 되는 임계길이를 찾고 이를 다른 독립변수들의 함수적인 관계로 제시하였다. 이렇게 새롭게 제시된 범주 내에 속하는 실험데이터를 사용하여 전통적인 통계기법을 통해 가열길이 보정인자를 개발하였다.
새롭게 개발된 임계가열길이 상관식은 가열길이의 영향이 존재하지 않게 되는 임계길이를 합리적으로 제시하며, 개발된 가열길이 보정인자는 기존의 연구와 잘 일치하는 경향을 보이면서, 개발에 사용된 실험데이터에 대해 27.75%내에서 잘 예측한다. 또한 중간압력 조건하에서의 실험적인 연구를 통해 기존의 가열길이 보정인자 보다 훨씬 좋은 예측성능을 보여주고 있다.
