Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Effectiveness of the debris bed self-leveling under severe accident conditions
KTH, Skolan för teknikvetenskap (SCI), Fysik, Kärnkraftssäkerhet.ORCID-id: 0000-0002-9123-2944
KTH, Skolan för teknikvetenskap (SCI), Fysik, Kärnkraftssäkerhet.ORCID-id: 0000-0002-2725-0558
KTH, Skolan för teknikvetenskap (SCI), Fysik, Kärnkraftssäkerhet.ORCID-id: 0000-0002-0683-9136
2016 (engelsk)Inngår i: Annals of Nuclear Energy, ISSN 0306-4549, E-ISSN 1873-2100, Vol. 95, s. 75-85Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert) Published
Resurstyp
Text
Abstract [en]

Melt fragmentation, quenching and long term coolability in a deep pool of water under the reactor vessel are employed as a severe accident mitigation strategy in several designs of light water reactors. The success of such strategy is contingent upon the natural circulation effectiveness in removing the decay heat generated in the porous debris bed. The maximum height of the bed is one of the important factors which affect the debris coolability. The two-phase flow within the bed generates mechanical energy which can change the geometry of the debris bed by the "self-leveling" phenomenon. In this work.we developed an approach to modeling of the self-leveling phenomenon. Sensitivity analysis was carried out to rank the importance of the model uncertainties and uncertain input parameters i.e. the conditions of the accident scenario and the debris bed properties. The results provided some useful insights for further improvement of the model and reduction of the output uncertainties through separate-effect experimental studies. Finally, we assessed the self-leveling effectiveness, quantified its uncertainties in prototypic severe accident conditions and demonstrated that the effect of self-leveling phenomenon is robust with respect to the considered input uncertainties.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2016. Vol. 95, s. 75-85
Emneord [en]
Severe accident, Debris bed, Self-leveling, Spreading, Sensitivity analysis, Granular flow
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-190636DOI: 10.1016/j.anucene.2016.04.048ISI: 000379369100009Scopus ID: 2-s2.0-84969567863OAI: oai:DiVA.org:kth-190636DiVA, id: diva2:953702
Merknad

QC 20160818

Tilgjengelig fra: 2016-08-18 Laget: 2016-08-12 Sist oppdatert: 2017-11-28bibliografisk kontrollert
Inngår i avhandling
1. Particulate Debris Spreading and Coolability
Åpne denne publikasjonen i ny fane eller vindu >>Particulate Debris Spreading and Coolability
2017 (engelsk)Doktoravhandling, med artikler (Annet vitenskapelig)
Abstract [en]

In Nordic design of boiling water reactors, a deep water pool under the reactor vessel is employed for the core melt fragmentation and the long term cooling of decay heated corium debris in case of a severe accident. To assess the effectiveness of such accident management strategy the Risk-Oriented Accident Analysis Methodology has been proposed. The present work contributes to the further development of the methodology and is focused on the issue of ex-vessel debris coolability.

The height and shape of the porous debris bed are among the most important factors that determine if the debris can be cooled by natural circulation of water. The bed geometry is formed in the process of melt release, fragmentation, sedimentation and packing of the debris in the pool. Bed shape is affected by the coolant flow that induces movement of particles in the pool and after settling on top of the bed. The later one is called debris bed self-leveling phenomenon.

In this study, the self-leveling was investigated experimentally and analytically. Experiments were carried out in order to collect data necessary for the development of a numerical model with an empirical closure. The self-leveling model was coupled to a model for prediction of the debris bed dryout. Such coupled code allows to calculate the time necessary to have a coolable configuration of the bed. The influence of input parameters was assessed through sensitivity analysis in order to screen out the less influential parameters.

Results of the risk analysis are reported as complementary cumulative distribution functions of the conditional containment failure probability (CCFP).

Sensitivity analyses identified: effective particle diameter and debris bed porosity as the parameters that provide the largest contribution to the CCFP uncertainty. It is found that the effect of the initial maximum height of the bed on the CCFP is reduced by the self-leveling.

Abstract [sv]

Kokvattenreaktorer av nordisk typ har en djup vattenbassäng under reaktorkärlet som kan utnyttjas för att kyla härdsmältan och de fragmenterade härdresterna vid ett svårt reaktorhaveri. För att bedöma effektiviteten av en sådan haverihantering har man föreslagit användande av en riskorienterad metodik för haverianalysen (ROAAM, från engelska ”Risk-Oriented Accident Analysis Methodology”). Föreliggande projekt fokuserar på kylbarhet hos härdresterna utanför reaktortanken och bidrar till den pågående vidareutvecklingen av ROAAM till ROAAM+.

Höjden på och formen för den porösa ansamlingen av härdrester (här också kallad partikelbädd) är bland de viktigaste faktorerna som avgör om resteffekten kan kylas bort med hjälp av naturlig cirkulation av vattnet i bassängen. Ansamlingens geometriska form skapas under hela processen från utsläpp av  härdsmältan via fragmentering och sedimentering i bassängens botten. Formen kan sedan förändras med tiden genom att partiklar rör sig och omfördelas i kylflödet. Detta fenomen kallas en självnivellerande process.

I detta arbete studeras denna självnivellerande process experimentellt och analytiskt. Experimenten utfördes i en särskild experimentuppställning utformad för att att samla in data och parametrar som behövs för att simulera fenomenet och utveckla en beräkningsmodell som sluts empiriskt. Denna modell kopplades sedan till en modell för beräkning av dryout i partikelbädden. Genom denna koppling av de två beräkningsprogrammen är det är möjligt att beräkna tiden för partikelbädden att nå en kylbar konfiguration. Inverkan av variationer i modellens indata studeras med hjälp av känslighetsanalys. Härigenom identifierades de minst inflytelserika parametrarna såsom effektiv drifttid, partikeldensitet, experimentell ovisshet i de empiriska samband som används för att sluta modellen, samt omlokaliseringstid efter det att reaktorn snabbstoppats (SCRAM).  Dessa parametrar avfördes sedan från den fortsatta känslighetsanalysen.

Ett artificiellt neuralt nätverk tränades för att användas i stället för den kopplade koden och möjliggöra den beräkningseffektivitet som krävs för att studera hur osäkerheter i indata förs vidare i riskanalysen. Resultaten är presenterade i form av komplementära, kumulativa fördelningsfunktioner för den betingade sannolikheten för brott på reaktorinneslutningen (CCFP, från engelska ”conditional containment failure probability”).

Det visas att CCFP kan variera inom ett brett område beroende på de valda kombinationerna av frekvensfunktioner för ingångsparametrarna. Resultaten visar att effektiv partikeldiameter och hög porositet är de två parametrar som ger de största bidragen till osäkerheten i CCFP.

Vi har också funnit att fenomenet självnivellering har en gynnsam inverkan på CCFP och leder till lägre utsläppsrisk.

Det vore värdefullt att förfina de modeller som beskriver bildandet av den initiala partikelbädden. Detta är särskilt viktigt i de scenarier där det finns kort tid för självnivellering innan partikelbädden börjar smälta igen, dvs när man har relativt hög initial temperatur i partikelbädden och/eller hög specifik värmeeffekt.

sted, utgiver, år, opplag, sider
Stockholm: KTH Royal Institute of Technology, 2017. s. 78
Serie
TRITA-FYS, ISSN 0280-316X ; 2017:15
Emneord
Self-leveling, debris bed, spreading, coolability, severe accident, probabilistic framework, Monte Carlo, uncertainty, sensitivity
HSV kategori
Forskningsprogram
Fysik
Identifikatorer
urn:nbn:se:kth:diva-203136 (URN)978-91-7729-309-5 (ISBN)
Disputas
2017-04-18, FA31, Roslagstullsbacken 21, Stockholm, 14:00 (engelsk)
Opponent
Veileder
Prosjekter
APRI
Merknad

QC 20170315

Tilgjengelig fra: 2017-03-15 Laget: 2017-03-13 Sist oppdatert: 2017-03-15bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

Fulltekst mangler i DiVA

Andre lenker

Forlagets fulltekstScopus

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Basso, SimoneKonovalenko, AlexanderKudinov, Pavel
Av organisasjonen
I samme tidsskrift
Annals of Nuclear Energy

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetric

doi
urn-nbn
Totalt: 237 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf