Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор основных методов детерминистского анализа неопределённостей 13
1.1. Классификация задач анализа неопределённостей 13
1.2. Методы анализа неопределённости параметров модели 14
1.3. Методы анализа неопределённости модели 22
1.4. Выводы к Главе 1 и постановка задачи 32
Глава 2. Объективная оценка диапазонов варьирования входных неопределённостей для реактора РБМК 34
2.1. Способы оценки диапазонов варьирования входных неопределённостей 34
2.2. Библиотека электронных баз теплофизических данных 36
2.3. Базовый перечень входных неопределённостей при расчётном моделировании реактора РБМК с помощью кода RELAP5/MOD3.2 38
2.4. Оценка неопределённости моделирования критического истечения в коде RELAP5/MOD3.2 41
2.4.1. Оценка неопределённости моделирования критического истечения в коде RELAP5/MOD3.2 на основе экспериментов для цилиндрических труб 42
2.4.2. Оценка неопределённости моделирования критического истечения в коде RELAP5/MOD3.2 на основе экспериментов для ЗРК 44
2.4.3. Оценка неопределённости моделирования критического истечения в коде RELAP5/MOD3.2 на основе экспериментов для ограничителей расхода 46
2.5. Оценка неопределённости моделирования взаимодействия фаз в коде RELAP5/MOD3.2 47
2.5.1. Оценка неопределённости в модели межфазного трения 47
2.5.2. Оценка неопределённости в модели дрейфа фаз 52
2.5.3. Оценка неопределённости в модели теплообмена между фазами 2.6. Оценка неопределённости расчёта критического теплового потока в коде RELAP5/MOD3.2 55
2.7. Методика проверки взаимной независимости входных неопределённостей вариантных расчётов 64
2.8. Выводы к Главе 2 66
Глава 3. Статистический анализ неопределённости теплогидравлических расчётов аварийных режимов работы АЭС с реакторами РБМК-1000 69
3.1. Выбор аварийных режимов для проведения статистического анализа неопределённостей 69
3.2. Анализ неопределённости результатов моделирования разрыва РГК при штатном срабатывании защитных систем на 1-м энергоблоке Курской АЭС
3.2.1. Сценарий аварии 96
3.2.2. Статистический анализ результатов моделирования 97
3.3. Анализ неопределённости результатов моделирования разрыва РГК при потере электроснабжения собственных нужд и отказе одного насоса подачи воды САОР в неаварийную половину реактора на 1-м энергоблоке Курской АЭС 100
3.3.1. Сценарий аварии 100
3.3.2. Статистический анализ результатов моделирования 102
3.4. Анализ неопределённости результатов моделирования разрыва НК при потере электроснабжения собственных нужд и отказе обратного клапана на одном РГК на 3-м энергоблоке Курской АЭС 105
3.4.1. Сценарий аварии 105
3.4.2. Статистический анализ результатов моделирования 107
3.5. Анализ неопределённости результатов моделирования частичного разрыва
раздаточного группового коллектора для 3-го энергоблока Курской АЭС 110
3.5.1. Сценарий аварии 110
3.5.2. Статистический анализ результатов моделирования 111
3.6. Анализ неопределённости результатов моделирования разрыва полным сечением раздаточного группового коллектора при потере электроснабжения собственных нужд с отказом обратного клапана РГК на 1-м энергоблоке Курской АЭС 115
3.6.1. Сценарий аварии 115
3.6.2. Статистический анализ результатов моделирования 117
3.7. Выводы к Главе 3 120
Заключение 122
Литература
- Методы анализа неопределённости модели
- Оценка неопределённости моделирования критического истечения в коде RELAP5/MOD3.2 на основе экспериментов для цилиндрических труб
- Статистический анализ результатов моделирования
- Анализ неопределённости результатов моделирования разрыва полным сечением раздаточного группового коллектора при потере электроснабжения собственных нужд с отказом обратного клапана РГК на 1-м энергоблоке Курской АЭС
Введение к работе
Актуальность работы. Детерминистский анализ подтверждает безопасность объектов использования атомной энергии с помощью расчётов для некоторого заданного набора аварийных сценариев. В последние годы в рамках детерминистского анализа безопасности большую актуальность приобрёл анализ неопределённости расчётов, проводимых в рамках обоснования безопасности действующих и проектируемых реакторов.
Актуальность анализа неопределённости расчётов, выполняемых с использованием теплогидравлических кодов, обусловлена необходимостью построения интервальной оценки для параметров, критичных с точки зрения безопасности. Необходимость такой оценки диктуется руководящими документами Ростехнадзора.
В России эксплуатируются 11 энергоблоков с реакторами РБМК-1000 общей установленной мощностью 11000 МВт (эл.). Они вырабатывают около 50% электроэнергии, производимой атомными энергоблоками в нашей стране. Ключевой задачей эксплуатации АЭС с РБМК, как и любых других объектов использования атомной энергии, является обеспечение безопасности на всех этапах их жизненного цикла.
В этой связи разработка методов анализа неопределённости теплогидравлических расчётов применительно к реакторам РБМК-1000 является актуальной задачей.
Цель работы состояла в том, что в рамках статистической методики анализа неопределённости расчётов с помощью кода RELAP5/MOD3.2 необходимо перейти от субъективной экспертной оценки диапазонов варьирования входных неопределённостей к объективной оценке, основанной на использовании методов математической статистики и сопоставлении результатов расчётного и экспериментального исследований. В качестве источника неопределённостей рассмотрены входные параметры расчётной модели.
Для решения задач, поставленных в работе, требуется выполнение всех этапов статистического анализа неопределённостей для аварийных сценариев реакторов РБМК-1000, имеющих наибольший потенциал нарушения критериев приемлемости.
Метод исследования представляет собой расчётное моделирование теплофизических экспериментов и аварийных режимов реакторов РБМК-1000.
Для исследования использован верифицированный расчётный код RELAP5/MOD3.2, в настоящее время являющийся основным инструментом анализа аварийных режимов реакторов РБМК-1000.
Научные положения, выносимые на защиту.
1. Статистическая оценка диапазонов варьирования параметров моделей взаимодействия фаз и критического истечения в теплогидравлическом коде RELAP5/MOD3.2 применительно к анализу неопределённости теплогидравлического моделирования аварий реакторов РБМК-1000.
2. Результаты верификации методики расчёта кризиса теплоотдачи в ТВС реакторов РБМК-1000 с использованием кода RELAP5/MOD3.2 и интервальная оценка поправочного множителя к расчётному критическому тепловому потоку.
3. Применение статистической методики анализа неопределённости расчётов к результатам теплогидравлического моделирования аварийных сценариев энергоблоков с реакторами РБМК-1000, имеющим наибольший потенциал нарушения критериев приемлемости, для построения интервальной оценки максимальной температуры оболочки тепловыделяющих элементов (твэл).
Научная новизна.
Выполнена статистическая оценка параметров моделей взаимодействия фаз кода RELAP5/MOD3.2.
Произведена объективная оценка параметров модели критического истечения кода RELAP5/MOD3.2.
Выполнена верификация методики расчёта кризиса теплоотдачи в ТВС реакторов РБМК-1000 с использованием кода RELAP5/MOD3.2 и дана интервальная оценка поправочного множителя к расчётному критическому тепловому потоку.
Впервые дана интервальная оценка максимальной температуры оболочек твэл для аварийных сценариев РБМК-1000, имеющих наибольший потенциал для нарушения критериев приемлемости.
Достоверность и обоснованность научных положений и результатов проведенных исследований подтверждается:
- применением общепризнанных методов математической статистики;
- сравнением результатов расчётов с общепризнанными отечественными экспериментальными данными;
- использованием верифицированного кода RELAP5/MOD3.2.
Практическая ценность. На основе проведённого в диссертации исследования разработан руководящий документ для проведения статистического анализа неопределённости расчётов при моделировании аварийных режимов энергоблоков с реакторами РБМК-1000.
Проведён анализ неопределённости для аварийных сценариев, наиболее опасных с точки зрения достигаемых температур элементов конструкций технологических каналов, на примере первого и третьего энергоблоков Курской АЭС. Результаты проведённого анализа включены в отчёты по углубленной оценке безопасности этих энергоблоков.
Создана электронная библиотека баз теплофизических экспериментальных данных, информация из которой используется расчётчиками при моделировании экспериментов в рамках верификационных отчётов и при проведении анализа неопределённости теплогидравлических расчётов.
Личный вклад автора. Автор лично выполнил все этапы работы, включая постановку задачи, проведение расчётов, анализ результатов, формулировку выводов и рекомендаций. Им выполнено моделирование экспериментов по исследованию кризиса теплоотдачи, проведены вариантные расчёты для моделей взаимодействия фаз и критического истечения, произведена объективная оценка диапазонов варьирования параметров этих моделей, выполнены вариантные расчёты аварийных сценариев энергоблоков с реакторами РБМК-1000 и проведена статистическая обработка их результатов. Автор принимал активное участие в создании электронной библиотеки баз теплофизических экспериментальных данных. Автор принимал непосредственное участие в разработке руководящего документа для проведения статистического анализа неопределённости расчётов при моделировании аварийных режимов энергоблоков с реакторами РБМК-1000.
Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на семинаре “Современное состояние развития программных средств для анализа динамики и безопасности АЭС” (Саров, 2003), на отраслевом семинаре “Оценка экспериментальных данных и верификация расчётных кодов” (Сосновый Бор, 2004), на международной конференции “Nuclear Option in Countries with Small and Medium Electricity Grids” (Дубровник, Хорватия, 2006), на научно-техническом семинаре НТЦ ЯРБ (Москва, 2007) и на 14-й ежегодной Конференции молодых специалистов по ядерным энергетическим установкам (Подольск, 2012).
Публикации. Основные положения и результаты диссертационной работы изложены в 8 научных публикациях, в том числе в 4 статьях в журнале «Атомная энергия», включенном в перечень ведущих рецензируемых научных изданий, рекомендованных ВАК России. Вклад автора в публикации является определяющим.
Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы из 106 наименований. Диссертация содержит 134 страницы текста, в том числе 32 рисунка и 13 таблиц.
Методы анализа неопределённости модели
В рамках метода, разработанного в АЕАТ (Великобритания) [23], входные неопределённости также рассматриваются как независимые случайные величины с заданными функциями распределения. При этом набор входных неопределённостей и диапазоны их изменения определяются на основе экспертных оценок. Идея метода АЕАТ состоит в проведении двух оценочных расчётов. В первом из расчётов каждая из входных неопределённостей принимает минимальное значение из своего диапазона изменения, а во втором - максимальное. Очевидно, что такой подход к оценке неопределённости параметров модели может рассматриваться только как вспомогательное средство. Построение интервальной оценки для расчётных параметров и ранжирование входных неопределённостей в этом случае невозможно ввиду того, что количество вариантных расчётов не является статистически значимым.
Методы, разработанные в IPSN (Франция) [24] и ENUSA (Испания) [25, 76], являются клонами метода GRS. В рамках этих методов по аналогии с GRS на основании статистической обработки результатов вариантных расчётов, количество которых определяется при помощи соотношения Уилкса, проводится построение толерантных интервалов для основных расчётных параметров. Также как и в методе GRS, производится ранжирование варьируемых параметров по вкладу в неопределённость расчёта. При этом набор входных неопределённостей, диапазоны их изменения и законы распределения выбираются на основе экспертных оценок.
Среди методов, разработанных после выхода итогового отчёта UMS [32], следует отметить метод ASTRUM (Automatic Statistical Treatment of Uncertainty Method, США) [77, 78]. Метод ASTRUM учитывает, что в практике обоснования безопасности ОИАЭ обычно используются комплексные критерии приемлемости. С требуемой надёжностью необходимо показать одновременное непревышение пороговых значений для нескольких ключевых для безопасности ОИАЭ параметров (например, давление и температура). Количество вариантных расчётов, необходимое для построения статистических односторонних толерантных интервалов для оцениваемых параметров безопасности, в методе ASTRUM определяется с помощью формулы b = Y[ :—А7(1-у)""1, где р - количество параметров, входящих в состав о ("-/)! комплексного критерия приемлемости [79]. При практическом применении метода ASTRUM обычно используют значения а=0,95 и Ь=0,95. В этом случае при р=1 минимально необходимое число вариантных расчётов для определения одностороннего толерантного интервала, как и в методе GRS, составляет п—59, а, например, при р=3 требуется проведение уже 124 вариантных расчетов. Для оценки неопределённости параметров модели можно использовать и ряд других методов.
Для "закона распространения ошибки" [80, 81] используют ряд Тейлора первого порядка для функциональной зависимости результата расчёта от параметров модели. Для относительно простых уравнений численный анализ неопределённостей может быть выполнен при помощи аналитических методов для распространения статистической ошибки [82-84]. В аналитических методах используют аддитивные модели, когда значение результата на выходе равно сумме значений параметров модели, а также мультипликативные модели, которые могут быть сведены к аддитивной форме путем логарифмирования значений переменных. Однако практическая ценность данных методов невелика, так как они требуют знания функциональной зависимости расчёта от входных параметров модели.
Одним из методов, эффективно моделирующим большие многомерные выборки, является метод латинского гиперкуба. В этом методе [85] интервалы изменения параметров разбиваются на более мелкие равновероятные подынтервалы. Например, при разбиении на К подынтервалов [ао,а{], [a aj], ... для /-го параметра Р»._/ Х, я/}=—, j = l,...,K. Значения параметра К внутри данных подынтервалов получаются методом Монте-Карло как условные случайные величины, при условии их попадания в [ц,ц+]]. Случайную величину имеющую функцию распределения F, на отрезке [aj,aj+i], ( и\ моделируют следующим образом: Е, = F"1 F(a ) + — . Здесь и — равномерно V к) распределённая на интервале [0,1] случайная величина. Особенность построения выборки {xi ,xi ,...,хп1}, (xl,X2,...,Xnj, ... при моделировании методом латинского гиперкуба заключается в том, что для каждого параметра Х-, все его реализации х/, xf,... в этой выборке принадлежат разным подынтервалам разбиения. Метод латинского гиперкуба делит область значений параметра на отдельные равновероятные интервалы. С помощью метода латинского гиперкуба можно получать несмещённые оценки параметров. Этот метод по сравнению с методом Монте-Карло позволяет уменьшить объём выборки, не снижая точности оценок, когда выходные данные являются монотонной функцией от входных параметров. Для произвольной немонотонной зависимости нет оснований говорить о большей эффективности метода латинского гиперкуба.
Из приведённого обзора методов анализа неопределённости параметров модели следует, что наиболее проработанным является статистический метод анализа неопределённостей, разработанный в GRS. Остальные методы, рассмотренные UMS, либо являются его клонами, либо могут рассматриваться лишь как вспомогательные подходы к оценке неопределённостей.
Оценка неопределённости моделирования критического истечения в коде RELAP5/MOD3.2 на основе экспериментов для цилиндрических труб
Результаты расчётного моделирования были сопоставлены с экспериментальными данными по объёмному паросодержанию в вертикальных трубах и сборках, полученными на стенде БМ (НИКИЭТ) и включёнными в состав электронной Библиотеки (раздел 2.2).
На стенде БМ были выполнены эксперименты по определению объёмного паросодержания на трубах внутренним диаметром 12 мм и 22 мм при равномерном тепловыделении на длине 1625 мм и 4500 мм, а также на трубе внутренним диаметром 14,6 мм при распределении тепловыделения по трубе на длине 3000 мм по закону усеченного косинуса с коэффициентом неравномерности 1,4. Эксперименты были проведены в диапазоне давлений от 3 до 18 МПа, массовых скоростей от 500 до 3000 кг/м"с и средней плотности теплового потока от 0,25 до 3 МВт/м".
Экспериментальный участок был установлен вертикально. Движение теплоносителя осуществлялось снизу вверх. Тепловыделение в экспериментальном участке осуществлялось за счет пропускания по нему тока промышленной частоты низкого напряжения. В ходе опытов регистрировалось давление на выходе из экспериментального участка и расход через него, температура на входе и выходе из экспериментального участка и в месте установки расходомера, плотность потока теплоносителя, положение нейтронного датчика измерителя плотности относительно начального обогреваемого сечения экспериментального участка, электрическая мощность, подводимая к экспериментальному участку. Нейтронный датчик перемещался вдоль трубы и фиксировался в контролируемых сечениях для производства замеров. Время экспозиции составляло 100 с. Измерения проводились в стационарных условиях при неизменных значениях давления, расхода теплоносителя, плотности теплового потока и температуры теплоносителя на входе в экспериментальный участок. Сочетание этих параметров характеризовало серию опытов, переменным параметром в которой являлась температура на входе в экспериментальный участок. С целью повышения достоверности результатов опыты проводились как с понижением температуры жидкости на входе в участок, так и с ее повышением.
Для моделирования описанного выше эксперимента автором была создана расчётная модель для программы RELAP5/MOD3.2. Модель включала в себя вертикальную трубу, поделенную на 25 расчетных объемов по высоте. Расчёты проводились при заданных граничных условиях: давлении на выходе из рабочего участка, температуре и расходе теплоносителя на входе в него, тепловыделении в стенке трубы. Расчёты показали, что через 100 с параметры потока стабилизировались. Значения достигнутых расчетных параметров стационарного состояния фиксировались (плотность теплоносителя, паросодержание, режим кипения и т.д.) в каждой расчётной точке вдоль рабочего участка.
Из набора экспериментальных данных была выделена совокупность объемом в 1500 точек, соответствующая пузырьковому и снарядному режимам течения, для которых в коде применяется рассматриваемая корреляция. Для выделенной совокупности точек было построено 50 выборок объемом 50 точек каждая. Коэффициенты А и В вводятся как относительные значения коэффициентов, входящих в модель двухфазного потока по формулам C0var =А-С"0"т, j = B-f, где С0 - параметр Зубера - Финдлея, jgj разность скоростей фаз. Индекс "пот" ОТНОСИТСЯ к немодифицированной величине, индекс "var" ОТНОСИТСЯ к участвующему в расчёте параметру. Для каждой из 50 выборок были проведены расчёты с вариацией коэффициентов А и В в диапазоне 0,8 - 1,4.
Анализ среднеквадратичного отклонения результатов расчётов от экспериментальных значений показал, что влияние коэффициента В на итоговый результат несущественно, коэффициента А- значимо. При этом для коэффициента А с надёжностью 0,95 с использованием формулы (2.1) был построен доверительный интервал для математического ожидания: 0,96 - 1,096, который следует использовать в качестве диапазона варьирования для параметра Зубера-Финдлея для вертикальных труб при проведении анализа неопределённости расчётов аварийных режимов реактора РБМК.
Эксперименты по определению объёмного паросодержания были выполнены в семистержневых тепловыделяющих сборках в канале № 2 стенда БМ на семистержневых ТВС. Диапазон измерений параметров составил: давление от 13 до 100 МПа; расход теплоносителя от 1500 до 5000 кг/ч; мощность от 280 до 810 кВт.
Пучок стержней состоял из семи трубок длиной 7 м наружным диаметром 13,5 мм, изготовленных из стали марки Х18Н9Т. Шесть стержней располагались равномерно по окружности, седьмой - в центре. Тепловыделяющая сборка размещалась в канале, составленном из талькохлоритовых втулок, которые устанавливались в металлическом корпусе, несущем давление. Шаг стержней - 16 мм, зазор между периферийными стержнями и втулками - 1,75 мм. В верхней и нижней частях тепловыделяющей сборки установлены концевые решетки, между которыми с шагом 350 мм расположены дистанционирующие решетки ячеистого типа.
Статистический анализ результатов моделирования
Расчёты проводились при использовании следующего сценария: - до момента аварии реактор работает на номинальном уровне мощности при стационарных условиях; - в момент аварии происходит полный разрыв РГК наружным диаметром 325 мм и толщиной стенки 16 мм; - через 1,1 с от момента разрыва формируются команды на срабатывание БСМ и A3 реактора по сигналу о росте давления в помещениях водяных коммуникаций. Тепловая мощность реактора снижается в соответствии с кривыми спада остаточной мощности; - при срабатывании БСМ (A3) после снижения мощности реактора до 30% от номинальной автоматически прикрываются ДРК на напоре всех работающих ГЦН, снижая расход через каждый ГЦН до 6500м /ч; - по совпадению сигнала повышения избыточного давления в помещении ВК с сигналом снижения уровня в БС ниже -1000 мм или снижения разности давления между НК ГЦН и БС до 5 кг/см" вырабатывается сигнал на включение САОР, при этом: открываются задвижки на линии подачи воды из гидроаккумуляторов САОР; начинает открываться задвижка на линии подачи питательной воды от ПЭН в коллектора САОР аварийной половины контура циркуляции; включаются все готовые к работе АПЭН (2 АПЭН в аварийную половину и 1 АПЭН в неаварийную половину) и НАП (2 НАП подают воду в коллектор САОР аварийной половины и 1 НАП в коллектор САОР неаварийной половины); открываются задвижки на линиях подачи воды от АПЭН в коллектор САОР неаварийной половины; закрываются 8 задвижек на трубопроводах подачи питательной воды от ПЭН в БС; - через 45 с от момента формирования сигнала БСМ (A3) вырабатывается сигнал на автоматическое закрытие задвижек в звене промежуточного дросселирования канала САОР-2 от гидробаллонов; - при снижении уровня в гидробаллонах САОР до уставки 1000 мм происходит их отключение; - после отключения баллонной САОР оператор воздействием на арматуру корректирует расходы от подсистемы длительного расхолаживания из условия подачи 750 м /ч в РГК аварийной и 500 м /ч в РГК неаварийной половины и оставляет в работе необходимое количество насосов; - при уходе уровня в деаэраторе происходит отключение ПЭН и подключённого к деаэратору АПЭН.
На Рис. 3.3-3.5 представлены результаты ста вариантных расчётов температуры оболочки твэл и температуры канальной трубы в каналах аварийного РГК. Расчёты проводились путём варьирования параметров модели из базового перечня, представленного во 2-ой главе диссертационной работы. Законы распределения и диапазоны изменения варьируемых параметров представлены в табл. 2.7. Взаимная независимость параметров модели была проверена с помощью процедуры, описанной во 2-ой главе диссертационной работы. На основе обработки результатов ста вариантных расчётов получены минимальная температура в пике (626С) и максимальная температура в пике (647С). Согласно формуле Уилкса, с надёжностью не менее 0,95 построен толерантный интервал для пикового значения температуры: (626С, 647С).
Распределение температур в пике показано на Рис. 3.6. С помощью критерия согласия Пирсона с надёжностью 0,95 проверена статистическая гипотеза о виде распределения температурных значений в пике и получено, что расчётные данные не противоречат тому, что это распределение нормальное. Его параметры можно оценить следующим образом: среднее значение равно 638С, а среднее квадратичное отклонение равно 5С. Поэтому, согласно правилу "двух сигм", можно утверждать, что значение температуры первого пика лежит в следующем диапазоне: (628С, 648С).
Анализ неопределённости результатов моделирования разрыва полным сечением раздаточного группового коллектора при потере электроснабжения собственных нужд с отказом обратного клапана РГК на 1-м энергоблоке Курской АЭС
Расчёты проводились при использовании следующего сценария: до момента аварии реактор работает на номинальном уровне мощности при стационарных условиях; в момент аварии происходит частичный разрыв РГК; через 1 с от момента разрыва формируются команды на срабатывание БСМ и A3 реактора по сигналу о росте давления в помещениях водяных коммуникаций; тепловая мощность реактора снижается в соответствии с кривыми спада остаточной мощности; при срабатывании A3 после снижения мощности реактора до 30% от номинальной автоматически прикрываются ДРК на напоре всех работающих ГЦН, снижая расход через каждый ГЦН до 6500 м /ч; по сигналу A3 автоматически включается ускоренная разгрузка обоих ТГ; по совпадению сигнала повышения избыточного давления в помещении ВК с сигналом снижение уровня в БС до аварийной уставки "- 1000 мм" по уровнемеру со шкалой (+400 -т- -1200 мм) или снижение перепада давления между НК ГЦН и БС до 5 кгс/см" или увеличение перепада давления между НК ГЦН и коллекторами САОР вырабатывается сигнал на включение САОР, при этом: открываются задвижки на линии подачи воды из двух групп гидробаллонов САОР; по начинает открываться задвижка на линии подачи питательной воды от ПЭН в коллекторы САОР аварийной половины контура; открываются задвижки на линии подачи воды от АПЭН в коллекторы САОР аварийной половины контура; закрываются задвижки на трубопроводах подачи питательной воды от ПЭН в БС на обеих половинах реактора; открываются задвижки на линии подачи воды от 3 групп НОАП в коллекторы САОР аварийной половины; открываются задвижки на линии подачи воды от 3 групп НОНП в коллекторы САОР неаварийной половины; при уменьшении уровня в гидробаллонах быстродействующей САОР до 2,9 м (от дна) формируется сигнал на закрытие быстродействующих задвижек. После ее отключения оператор воздействием на арматуру корректирует расходы от подсистемы длительного расхолаживания из условия подачи 750 м /ч в РГК аварийной и 500 м /ч в РГК неаварийной половины; При уходе уровня в деаэраторе происходит отключение ПЭН и АПЭН. Частичный разрыв, приводящий к наихудшему сочетанию сильно деградированных расходов в каналах с наибольшим энерговыделением, называется критическим.
Расчёты для поиска критического разрыва проводились на протяжении 60 минут от начала аварии с учетом действий оператора по управлению аварией. Расчёты были выполнены для малых разрывов постоянного размера с проходными сечениями 195 - 240 см". На основе проведенных расчётов было установлено, что наихудшее нарушение расхода и сопровождающие его выбеги температур достигаются на втором этапе разогрева при частичном разрыве РГК с проходным сечением 215 см". Здесь и далее разрыв с сечением 215 см" называется критическим.
На Рис. 3.15-3.17 представлены результаты ста вариантных расчётов температуры оболочки твэл и температуры канальной трубы в каналах аварийного РГК. Расчёты проводились путём варьирования параметров модели из базового перечня, представленного во 2-ой главе диссертационной работы. Законы распределения и диапазоны изменения варьируемых параметров представлены в табл. 2.7. Взаимная независимость параметров модели была проверена с помощью процедуры, описанной во 2-ой главе диссертационной работы.
На основе обработки результатов ста вариантных расчётов получены минимальная температура оболочки твэл в пике (646С), максимальная температура оболочки твэл в пике (667С), минимальная температура канальной трубы (401 С), максимальная температура канальной трубы (415С). Согласно формуле Уилкса, с надёжностью не менее 0,95 построены толерантные интервалы для температуры оболочки твэл (646С, 667С) и для температуры канальной трубы (401 С, 415С).
Распределение температур оболочки твэл показано на Рис. 3.18. Распределение температур канальной трубы показано на Рис. 3.19. С помощью критерия согласия Пирсона с надёжностью 0,95 проверена статистическая гипотеза о виде распределения температур. Получено, что расчётные данные по температуре оболочки твэл и канальной трубы не противоречат тому, что это распределение нормальное. Их параметры можно оценить следующим образом: среднее значение температуры канальной трубы равно 409С, а среднее квадратичное отклонение равно 3,5С, среднее значение температуры оболочки твэлов равно 656С, а среднее квадратичное отклонение равно 4,5.
