10-Fluid Dynamics. Sem. INDUCIENCIA PdT en ITER.

10-Fluid Dynamics. Sem. INDUCIENCIA PdT en ITER.

FLUID DYNAMICS FRAMEWORK CONTRACT F4E-OPE031-02-01 (ES-AC)
TASK ORDER No. 01:
"TRITIUM DETECTION WITHIN THE PROCESS ROOMS"
Objetivos
Consiste en realizar varias simulaciones CFD de la emisión de tritio interior en
diferentes salas de ITER, para:
- Determinar la evolución temporal de la concentración de Tritio en la
geometría
- Determinar el tiempo de respuesta del sistema de monitorización de tritio en
aire
- Optimizar el sistema de monitorización de tritio en aire, con la finalidad de
conseguir una detección lo más rápida posible, monitorización en la salas o en
los conductos, posición.
- Optimizar el sistema de ventilación (difusores, etc) para evitar zonas muertas.
El análisis se realiza sobre 1 caso benchmark, y 4 salas de proceso.
ANSYS WORKBENCH 13
CATIA v5
to DM
Design
Modeller
Design
Modeller
ANSYS
Fluent
ANSYS
Fluent
ANSYS
HPC
ANSYS
HPC
CLUSTER
(8x)
Nodes
(8x)
Nodes
Modelo CFD
1º: A partir de resultados experimentales y
de diferentes estudios realizados en el
pasado (papers, etc) se pretende encontrar
un modelo CFD que sea capaz de simular
este proceso.
Definir modelo y escenario
Crear el dominio del problema
(geometría del problema)
Mallado de la geometría
Especificar ecuaciones de gobierno.
Programación de funciones.
2º: Se realiza un diseño del HVAC a partir
de modelos experimentales.
Especificación de propiedades del
material
Especificar condiciones de contorno
Especificar términos fuente
3º: Se modeliza el HVAC de cada sala, para
implementar la geometría especifica y
optimizar el sistema
Especificación de las condiciones
iniciales del problema
Especificación de los parámetros del
solver
Calculo
4º: Una vez establecido el modelo de
transporte de tritio, se prosigue con la
modelización de las salas.
5º: Optimización de las salas a nivel de
monitorización.
Post-processing
the results
Post-procesado
Actualizar
Examinar los resultados
Resultados Finales
General Input Data – Room 2 to 5
• Nature of the leak: T2 mixed with N2 gas
• Different conditions of air renovation
• Conversion factor of T mass into T activity
Tritium (T2) gas = 9619 Ci/g
• CFD uses only:
– Density
– Specific heat
– Thermal conductivity
– Dynamic viscosity
– Molecular weight
– Mass diffusivity
General Input Data – Room 2 to 5
• Boundary conditions and input data :
– Temperatures (walls, pipes, HVAC, etc)
– Source terms (local A/C, other)
– HVAC: flow rates, temperature, diffusers
characterization, exhaust characterization. IDOM provide
a diffuser design for each room according to experience.
HVAC system: jet nozzle diffusers, rotational diffusers,
displacement diffusres
– Architectural data: simplifications
Room #01: Benchmark
Room #01: Solver and Calculation
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Mesh size = 8 M elements
Pressure Based
Double precision
Species transport
K-E RNG enhanced wall treatment, full buoyancy
effects activated. Other turbulence models are bening
studied.
All species ideal gas
Energy activated
Simulated up to 12 minutes.
No convergence problems.
Room #01: Mesh
5,7 M cells
Room #01: Mesh
Room #01: Results
Room #01: Leakage
Leakage characteristics
Value
Leak temperature
19°C
Actividad Total
Leak flow rate
37GBq (in 10 seconds)
0.006434 l/s
N2 Mass Fraction (%)
99.1657%
T2 Mass Fraction (%)
0.8343%
Room #01: Benchmark
Results
60 seconds
60 seconds
60 seconds
Room #01. Benchmark.
Results from leakage start until the
simulation end.
Total simulation flow time = 11.8
minutes
RM 7
RM 3
RM 1
TRP B
RM -9
RM 5
RM 2
RM -8
RM 6
RM 4
Monitoring
Monitoring
Room #02
Room #02: Leakage
Leakage characteristics
Leak total flow rate(m3/h)
Leak temperature (°C)
Leak level
Leak pressure (Pa)
Value
1
22°C
1 mole of T2 per hour
101175 Pa
Leak diameter (mm)
18.8065
Leak velocity (m/s)
1
T2 mass fraction (%)
2.424%
N2 mass fraction (%)
97.576%
Room #02: Mesh
Room #02: HVAC
Room #03
Room #04
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