Расчет скорости, температуры и их флуктуаций в т-образном смесителе воды различной температуры с использованием вихреразрешающих подходов к моделированию турбулентности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проведено сравнительное исследование возможностей различных глобальных и зонных вихреразрешающих подходов к моделированию турбулентности для предсказания средних и пульсационных характеристик теплообмена в трубопроводах с T-образными соединениями. Показано, что наилучшее согласие с экспериментальными данными обеспечивает зонный RANS–IDDES-подход. Продемонстрировано, что этот метод применим для расчета более сложных конфигураций с поворотами магистральной трубы, расположенными против потока от Т-образного соединения. Проведено параметрическое исследование таких конфигураций.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. В. Гарбарук

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Автор, ответственный за переписку.
Email: agarbaruk@cfd.spbstu.ru
Россия, Санкт-Петербург

М. С. Грицкевич

Санкт-Петербургский государственный морской технический университет

Email: agarbaruk@cfd.spbstu.ru
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Boley B.A., Weiner J.W. Theory of Thermal Stresses. N.Y.: John Wiley, 1960. 586 p.
  2. Kimura N., Ogawa H., Kamide H. Experimental Study on Fluid Mixing Phenomena in T-pipe Junction with Upstream Elbow // Nucl. Eng. Des. 2010. V. 240. P. 3055.
  3. Tunstall R., Laurence D., Prosser R., Skillen A. Large Eddy Simulation of a T-Junction with Upstream Elbow: The Role of Dean Vortices in Thermal Fatigue // Appl. Therm. Eng. 2016. V. 107. P. 672.
  4. Lu T., Attinger D., Liu S.M. Large-eddy Simulations of Velocity and Temperature Fluctuations in Hot and Cold Fluids Mixing in a Tee Junction with an Upstream Straight or Elbow Main Pipe // Nucl. Eng. Des. 2013. V. 263. P. 32.
  5. Харламов С.Н., Фатьянов Д.С. Моделирование пространственных течений вязких сред в системе каналов с участками соединений сложной формы // Изв. Томск. политехн. ун-та. Инжиниринг георесурсов. 2021. Т. 332. № 5. С. 70.
  6. Курносов М.М. Разработка расчетной модели для определения локальных параметров теплоносителя в тройниковых соединениях трубопроводов реакторных установок ВВЭР. Дис. … канд. техн. наук. Подольск: ОАО ОКБ «Гидропресс», 2014. 162 с.
  7. Тупоносов Ф.В., Артемов В.И., Яньков Г.Г. и др. Моделирование процессов смешения однофазных сред в тройниковых соединениях // Теплоэнергетика. 2023. № 9. С. 45.
  8. Braillard O., Jarny Y., Balmigere G. Thermal Load Determination in the Mixing Tee Impacted by a Turbulent Flow Generated by Two Fluids at Large Gap of Temperature // Proc. 13th Int. Conf. on Nuclear Engineering (ICONE13-50361). Beijing. China. 16–20 May. 2005.
  9. Frank T., Lifante C., Prasser H.-M., Menter F. Simulation of Turbulent and Thermal Mixing in T-junctions Using URANS and Scale-resolving Turbulence Models in ANSYS CFX // Nucl. Eng. Des. 2010. V. 240. P. 2313.
  10. Hu L.-W., Kazimi M.S. Large Eddy Simulation of Water Coolant Thermal Striping in a Mixing Tee Junction // Proc. 10th Int. Topical Meeting in Nuclear Reactor Thermal Hydraulics (NURETH-10). Seoul. Korea. 5–9 Oct. 2003. 10 p.
  11. Igarashi M., Tanaka M., Kimura N., Kamide H. Study on Fluid Mixing Phenomena for Evaluation of Thermal Striping in a Mixing Tee // Proc. 10th Int. Topical Meeting in Nuclear Reactor Thermal Hydraulics (NURETH-10). Seoul. Korea. 5–9 Oct. 2003. 12 p.
  12. Ohtsuka M., Kawamura T., Fukuda T., Moriya S., Shiina K., Kurosaki M., Minami Y., Madarame H. LES Analysis of Fluid Temperature Fluctuations in a Mixing Tee Pipe with the Same Diameters // Proc.11th Int. Conf. on Nuclear Engineering (ICONE 11-36064). Tokyo. Japan. 20–23 Apr. 2003.
  13. Spalart P.R., Jou W.H., Strelets M., Allmaras S.R. Comments on the Feaslibility of LES for Wings, and on a Hybrid RANS/LES Approach // Proc. 1st AFOSR Int. Conf. on DND/LES. 1997. 11 p.
  14. Spalart P.R., Deck S., Shur M.L., Squires K.D., Strelets M.K., Travin A. A New Version of Detached-eddy Simulation, Resistant to Ambiguous Grid Densities // Theor. Comput. Fluid Dyn. 2006. V. 20. P. 181.
  15. Shur M.L., Spalart P.R., Strelets M.Kh., Travin A.K. A Hybrid RANS-LES Approach with Delayed-DES and Wall-modeled LES Capabilities // Int. J. Heat Fluid Flow. 2008. V. 29. P. 1638.
  16. Gritskevich M.S., Garbaruk A.V., Schütze J., Menter F.R. Development of DDES and IDDES Formulations for the k–ω Shear Stress Transport Model // Flow Turbul. Combust. 2012. V. 88. P. 431.
  17. Menter F.R., Egorov Y. The Scale-adaptive Simulation Method for Unsteady Turbulent Flow Predictions. Part 1: Theory and Model Description // Flow Turbul. Combust. 2010. V. 85.P. 113.
  18. Odemark Y., Green T.M., Angele K., Westin J., Alavyoon F., Lundström S. High-cycle Thermal Fatigue in Mixing Tees: New Large-eddy Simiulations Validated Against New Data Obtained by PIV in the Vattenfall Experiment // Proc. 17th Int. Conf. on Nuclear Engineering. Brussels. Belgium. 12–16 July. 2009.
  19. Mahaffy J. Synthesis of Results for the T-Junction Benchmark // Proc. CFD4NRS-3 Conf. on Experimental Validation of CFD and CMFD Codes to Nuclear Reactor Safety Issues. Washington. DC. USA. 14–16 Sept. 2010.
  20. OECD/NEA T-Junction Benchmark Specifications // OECD/NEA & Vattenfall. 2009.
  21. Smith B.L., Mahaffy J.H., Angele K., Westin J. Report of the OECD/NEA-Vattenfall T-Junction Benchmark Exercise. Report No. NEA/CSNI/R(2011)-5. 2011. 92 p.
  22. Shur M.L., Spalart P.R., Strelets M. Kh., Travin A.K. Synthetic Turbulence Generator for RANS-LES Interfaces in Zonal Simulations of Aerodynamic and Aeroacoustic Problems // Flow Turbul. Combust. 2014. V. 93(1). P. 63.
  23. ANSYS Fluent Manual: Release 16.0. ANSYS Inc. Canonsburg. 2016.
  24. Menter F.R., Kuntz M., Langtry R. Ten Years of Experience with the SST Turbulence Model // Proc. 4th Int. Symp. on Turbulence, Heat and Mass Transfer. 2003. P. 625.
  25. Rhie C.M., Chow W.L. Numerical Study of the Turbulent Flow Past an Airfoil with Trailing Edge Separation // AIAA J. 1983. V. 21. P. 1525.
  26. Faidy C. Thermal Fatigue in Mixing Tees: Status and Justification of French Assessment Method // 12th Int. Conf. on Nuclear Engineering. 25–29 Apr. 2004. 8 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Вид сбоку испытательного стенда Т-образного соединения Vattenfall [18].

Скачать (35KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Схема расчетной области, граничные условия (а) и расчетная сетка (б) для течения в Т-образном соединении труб.

Скачать (19KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Изоповерхности критерия Q (Q = 200 c-2), их окраска соответствует величине x-компоненты вектора скорости: (а) – вид сбоку, (б) – вид сверху.

Скачать (46KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Сравнение расчетных и экспериментальных узкополосных спектров пульсаций u- (а), (в) и v-компонент (б), (г) скорости с полосой пропускания 0.3 Гц в точках, показанных на вставке на части (в); (а), (б) – x/D0 = 1.6; (в), (г) –4.6; 1 – f-5/3, 2 – эксперимент, 3 – расчет по DDES, 4 – SAS, 5 – зонной IDDES.

Скачать (58KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Сравнение профилей средней скорости (а), (б) и ее среднеквадратичного отклонения (в), (г) вдоль вертикальных линий в плоскости симметрии xz при x/D0 = 1.6, 2.6, 3.6 и 4.6: 1 – эксперимент, 2 – расчет по DDES, 3 – SAS, 4 – IDDES, 5 – зонной IDDES.

Скачать (49KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Сравнение продольных распределений средней температуры (а) и ее среднеквадратичного отклонения (б) на стенке магистральной трубы (в), рассчитанных с помощью различных вихреразрешающих подходов, с экспериментальными данными: 1–5 – см. рис. 5.

Скачать (47KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Расчетная область и граничные условия для прямой (а) и поворотной (б) геометрий; начало координат находится в точке пересечения осей магистральной трубы и патрубка.

Скачать (22KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Сравнение профилей средней продольной скорости (а), ее среднеквадратичного отклонения (б) и профилей средней температуры (в) и ее среднеквадратичного отклонения (г) при x/D = 0.5: 1 – эксперимент, прямая конфигурация; 2 – расчет по зонной IDDES, прямая; 3 – эксперимент, поворотная; 4 – расчет по зонной IDDES, поворотная.

Скачать (44KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Влияние угла φ и расстояния L/D между коленом и патрубком на контуры мгновенной завихренности и линии тока осредненного течения в плоскости y = 0.

Скачать (115KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Влияние параметров φ и L/D на распределения средней температуры (a)–(в) и ее среднеквадратичного отклонения (г)–(е) вдоль линии z = 0.5 в плоскости y = 0, а также на азимутальные распределения максимальных среднеквадратичных отклонений температуры (ж)–(и): 1 – L/D = 1, φ = 0°; 2 – 1, 90°; 3 – 1, 180°; 4 – прямая конфигурация; 5 – 4, 0°; 6 – 4, 90°; 7 – 4, 180°; 8 – 2, 0°; 9 – 2, 90°; 10 – 2, 180°.

Скачать (70KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».