Regimi di convezione debolmente turbolenti dei metalli liquidi pesanti nei fasci di barre

The study of thermal-hydraulics in rod bundles is of great importance to tackle the new challenges presented by the design of IV generation nuclear reactors, in particular those using liquid metals as coolant, aimed at increasing their safety and improving the efficient use of resources. The state-of-the-art reveals certain limitations concerning the implementation of the most commonly used turbulence models, as well as the presence of inaccuracies in the correlations employed for the prediction of friction factors or Nusselt numbers. This outcome is attributable to models founded on the well-known Reynolds analogy, which validity extends to fluids characterised by a Prandtl number (Pr) of approximately 1, a value far from that of liquid metals (Pr<<1). Furthermore, widely employed correlations are typically delineated within a restricted spectrum of parameters and are derived from very early experiments conducted on the matter of heat transfer around cylindrical rods. The development and validation of new advanced models can be achieved through the use of high-fidelity data from experimental programmes or computational investigations. The present study will focus on the latter. The first aim of this work is to investigate the effects of buoyancy on flow around rod bundles, a subject that has received limited attention in the existing literature. Direct Numerical Simulation (DNS) is adopted to analyse the flow dynamics and thermal characteristics of liquid metals around four vertical cylindrical rods arranged in a square lattice, for both forced and mixed convection conditions. First order statistics are provided, in addition to the detailed budgets of turbulent kinetic energy and turbulent heat fluxes, whose contributions are relevant for the calibration of new turbulence models. In the second part of this work, the focus will be directed towards the results obtained in the context of a benchmark exercise proposed by the EGTHM (Expert Group on Reactor Core Thermal-Hydraulics and Mechanics). The computational data concerning a fully developed flow around a triangular lattice of bare rod bundles are attained by means of DNS. The reference system for the thermo-hydraulic exercise is the Advanced LFR European Demonstrator, for which high-resolution Particle Image Velocimetry (PIV) data were produced by one of the participants. The analysis will not be confined to a comparison with experimental data; rather, it will constitute an integration where the experiment presents limitations. Another contribution that high-fidelity simulations can give to the aforementioned research field is in the development of machine learning models. In the final section of this study the data obtained from previous DNSs are pre-processed to obtain suitable parameters for an artificial neural network, which aim is to implement a correction to the subgrid-viscosity of frequently employed turbulence models. In conclusion, the results offer an insight into the effects of buoyancy in liquid metal flows and supply high-fidelity data for the future development of more accurate turbulence models, enriching the connection between fundamental research and practical reactor design.

Lo studio della termo-idraulica dei fluidi nei fasci di barre è di grande importanza per affrontare le nuove sfide nella progettazione dei reattori nucleari di quarta generazione, in particolare quelli che utilizzano metalli liquidi come refrigerante, con l'obiettivo di aumentarne la sicurezza e migliorare l'uso efficiente delle risorse. Lo stato dell'arte rivela alcune limitazioni relative all'implementazione dei modelli di turbolenza più comunemente utilizzati, nonché la presenza di imprecisioni nelle correlazioni impiegate per la previsione dei fattori di attrito o dei numeri di Nusselt. Questo risultato è attribuibile a modelli basati sulla ben nota analogia di Reynolds, la cui validità si estende ai fluidi caratterizzati da un numero di Prandtl (Pr) di circa 1, un valore lontano da quello dei metalli liquidi (Pr<<1). Inoltre, le correlazioni ampiamente utilizzate sono tipicamente delineate all'interno di uno spettro ristretto di parametri e derivano da primissimi esperimenti condotti sulla trasmissione di calore attorno a barre cilindriche. Lo sviluppo e la validazione di nuovi modelli avanzati possono essere ottenuti attraverso l'uso di dati ad alta fedeltà provenienti da campagne sperimentali o indagini computazionali. Il presente studio si concentrerà su questi ultimi. Il primo obiettivo di questo lavoro è quello di studiare gli effetti del galleggiamento sul flusso attorno a fasci di barre, un argomento che ha ricevuto scarsa attenzione nella letteratura esistente. La dinamica del flusso e le caratteristiche termiche dei metalli liquidi attorno a quattro barre cilindriche verticali disposte in un reticolo quadrato, sia in condizioni di convezione forzata che mista, sono stati analizzati utilizzando Direct Numerical Simulations (DNS). Si presentano le statistiche del primo ordine e i bilanci dettagliati dell'energia cinetica turbolenta e dei flussi di calore turbolenti, i cui contributi sono rilevanti per la calibrazione di nuovi modelli di turbolenza. Nella seconda parte di questo lavoro, l'attenzione sarà rivolta ai risultati ottenuti nell’ambito di un esercizio di benchmark proposto dall'EGTHM (Expert Group on Reactor Core Thermal-Hydraulics and Mechanics). I dati computazionali relativi ad un flusso completamente sviluppato attorno a un reticolo triangolare di fasci di barre sono ottenuti mediante DNS. Il sistema di riferimento per l'esercizio termoidraulico è l'Advanced LFR European Demonstrator, per il quale sono stati prodotti dati ad alta risoluzione di Particle Image Velocimetry (PIV) da uno dei partecipanti. L'analisi non si limiterà a un confronto con i dati sperimentali, ma costituirà un'integrazione laddove l'esperimento presenta dei limiti. Un altro contributo che le simulazioni ad alta fedeltà possono dare al suddetto campo di ricerca è lo sviluppo di modelli machine learning. Nella parte finale di questo studio, i dati ottenuti da precedenti DNS vengono elaborati per ottenere parametri adeguati ad una rete neurale artificiale, il cui scopo è quello di implementare una correzione della viscosità subgrid dei modelli di turbolenza più frequentemente utilizzati. In conclusione, i risultati offrono una visione approfondita degli effetti di galleggiamento nei flussi di metallo liquido e forniscono dati ad alta fedeltà per lo sviluppo futuro di modelli di turbolenza più accurati, rafforzando il legame tra attività di ricerca fondamentale e fase progettuale dei reattori.