【技术实现步骤摘要】
板状元件矩形窄缝再淹没液滴夹带行为预测方法
[0001]本专利技术涉及的是一种反应堆安全控制领域的技术，具体是一种基于人工神经网络的板状元件矩形窄缝再淹没液滴夹带行为预测方法。
技术介绍
[0002]大破口失水事故(LBLOCA)是板状燃料元件反应堆可能发生的一种极限事故。事故发生之后，冷却剂丧失可能导致堆芯裸露，使得板状燃料元件温度在衰变热作用急剧升高，甚至发生板状燃料元件熔毁的严重后果。应急堆芯冷却系统启动之后，冷却剂从底部进入堆芯从而开始底部再淹没阶段。当冷却剂接触到高温包壳表面时，沸腾现象会导致蒸汽产生。由于板状元件矩形窄缝通道空间狭窄，因此高速蒸汽能够夹带冷却剂向下游运动，其中液体包括液滴、液相碎片以及液膜等形式。液滴夹带行为能够对骤冷前沿下游高温壁面在膜态沸腾阶段的换热行为有强化效应：例如夹带液滴在碰撞高温包壳过程中能够强化换热，而且也能作为高温壁面的辐射热阱等。因此，板状元件底部再淹没阶段的液滴夹带行为对于强化高温包壳冷却性能、提升板状元件安全特性具有重要意义。然而，液滴夹带行为很难在实验中进行局部测量，骤冷前...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种板状元件矩形窄缝再淹没液滴夹带行为预测方法，其特征在于，在离线阶段通过构建并初始化BP神经网络，将实验边界条件作为输入变量、液体夹带率作为输出变量进行训练并优化权值和阈值后，用于在在线阶段进行预测；所述的实验边界条件包括：入口冷却水温度、冷却水流速、系统压力、加热功率。2.根据权利要求1所述的板状元件矩形窄缝再淹没液滴夹带行为预测方法，其特征是，所述的初始化是指：将网络中的所有神经元的权值，阈值设为随机，并且将所有输入数据，即训练组的数值进行归一化处理以避免激活函数在数值较大时存在的过拟合情况。3.根据权利要求1所述的板状元件矩形窄缝再淹没液滴夹带行为预测方法，其特征是，所述的训练，具体包括：1)输入一组实验边界条件数...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓晶，许巍，宋美琪，邓永皓，何辉，熊进标，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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