The System Mean Void Fraction(SMVF) model combined with the void propagation equation is developed to predict the transient thermal hydraulic behavior during core uncovery with or without ECCS flow. The developed model is based on an integral formulation approach, and solved for power and pressure transients without involving the quasi-steady assumption.
Unlike the previous System Mean Void Fraction model with the assumption that the void fraction is time invariant, the present model does not have the assumption of time invariance and the time variation of void fraction in this model is derived by solving the void propagation equation. In order to obtain the mean void fraction it is assumed that the quality has a linear profile in the axial direction.
For power transient cases the results predicted by the present model are compared to the EPRI's rod bundle experiment with a uniform power profile and non-uniform power profile. Also, for pressure transient cases, the results are compared to Marviken data and GE experimental data. The comparisons show that the present model can describe fast transient better than any other previous models.
The heat transfer model is implemented in the present model to calculate the local cladding temperatures under core uncovery. In comparison with the 336 rod bundle experiment performed by EPRI, it is noticed that there are discrepances between the predicted results and the data around the just above the interface where there are large cooling effects on cladding by a considerable amount of droplets.
원자력 발전소의 냉각재 유출 사고시 노심 내의 연료봉 노출 상태를 기술하기 위하여 본 논문의 모델이 개발되었다. 실제 발전소의 사고분석을 위해서 전체 지배 방정식으로 부터 적분식을 유도해 냄으로써 수치 해석적 방법보다 계산 시간을 줄일 수 있었다.
그리고 빠른 과도 현상을 설명하는 데 가장 중요한 요소인 기포율을 계산하기 위해서 기포 전파 방정식을 풀었다. 기존의 평균 기포율 모델에서는 이 기포 전파 방정식을 풀지 않았기 때문에 빠른 과도현상을 설명할 수가 없었다. 이 기포 전파 방정식을 정확히 풀려면 복잡한 수학적 과정이 필요하고 또한 계산 시간이 많이 걸리게되므로 본 모델에서는 단순화된 기포 전파 방정식을 풀었다.
이 외에 냉각수로부터 노출된 연료봉의 가열 상태를 알기 위하여 노출된 부분에 대한 에너지 보존 방정식을 세워서 피복관의 온도 및 수증기 온도에 대한 계산을 하였다.
위의 계산 결과들은 여러 가지 실험 자료 및 기존의 모델들과 비교되었는데 boiling 뿐만 아니라 flashing 때에도 근사한 예측을 하였다.
