サーマルストライピング現象における流体内混合に関する研究; 平行三噴流間混合過程の数値解析と手法間の比較

Study on convective mixing for thermal striping phenomena; Thermal-Hydraulic analyses on mixing process in parallel triple-jet and comparisons between numerical methods

木村 暢之; 三宅 康洋*; 西村 元彦; 上出 英樹 

Kimura, Nobuyuki; Miyake, Yasuhiro*; not registered; Kamide, Hideki

高温と低温の流体の混合により発生する温度変動が、構造材に高サイクル熱疲労をもたらす現象(サーマルストライピング現象)を定量化することは重要な課題である。本研究では、中心に低温噴流、両側に高温噴流を配置した平行三噴流水試験に対して、有限差分法に基づく多次元熱流動解析を実施し、模擬性を比較・評価した。多次元熱流動解析は、乱流挙動の取り扱いをパラメータとし、乱流モデルを使用したk-2方程式乱流モデル(k-Mode1)、低レイノルズ数型応力・熱流束方程式乱流モデル(LRSFM)と、乱流モデルを使用しない直接シミュレーション(DNS)による3種類を実施した。実験では、流体の巻き込みを伴う周期的な噴流の振動(2Hz)がみられ、この振動が流体混合に大きな寄与をしていることが明らかになっている。k-Modelでは、この噴流の振動は模擬できないが、LRSFMおよびDNSでは実験と同様な噴流の振動を再現できることが明らかとなった。位相平均を用いて、温度の時間変動を周期成分とランダム成分に分離して実験と比較すると、k-Modelではランダム成分を、LRSFMでは周期成分をそれぞれ過大評価していることがわかった。一方、DNSにより得られた温度変動の周期成分とランダム成分の割合は実験とほぼ一致していることがわかった。DNSにより噴流間の流体混合現象として、噴流の周期的振動とそれに伴う温度変動、これに重畳したランダムな変動成分ともによく再現できることが確認できた。乱流モデルを用いた解析では、LRSFMを用いることにより、構造への熱荷重に感度の高い低周波数の周期的な変動についてはよく再現できることがわかった。

A quantitative evaluation on thermal striping, in which temperature fluctuation due to convective mixing among jets imposes thermal fatigue on structural components, js of importance for reactor safety. ln the present study, a water experiment was performed on parallel triple-jet: cold jet at the center and hot jets in both sides. Three kinds of numerical analyses based on the finite difference method were carried out to compare the similarity with the experiment by use of respective different handling of turbulence such as a k- two equation turbulence model (k- Mode1), a low Reynolds number stress and heat flux equation model (LRSFM) and a direct numerical simulation (DNS). ln the experiment, the jets were mainly mixed due to the coherent oscillation. The numerical result using k- Model could not reproduce the coherent oscillating motion of jets due to rolling-up fluid. The oscillations of the jets predicted by LRSFM and DNS were in good agreements with the experiment. The comparison between the coherent and random components in experimental temperature fluctuation obtained by using the phase-averaging shows that k- Model and LRSFM overestimated the random component and the coherent component respectively. The ratios of coherent to random components in total temperature fluctuation obtained from DNS were in good agreements with the experiment. The numerical analysis using DNS can reproduce the coherent oscillation of the jets and the coherent / random components in temperature fluctuation. The analysis using LRSFM could simulate the mixing process of the jets with the low frequency.