Numerical calculation and modeling method study on effective thermal conductivity of U3Si2-Al dispersion fuels[Background]: U3Si2-Al dispersion fuel is widely used in research and test reactors due to its high uranium density and excellent thermal properties. [Purpose]: This study aims to accurately calculate the effective thermal conductivity of U3Si2-Al dispersion fuels based on its microstructural characteristics. [Methods]: An automated modeling script was developed in conjunction with ABAQUS software to generate finite element models featuring randomly distributed polyhedral U3Si2 particles in an aluminum (Al) matrix and to perform heat transfer calculations. The effects of different simplified modeling methods on the calculated effective thermal conductivity were also investigated. [Results]: The results show that, for U3Si2 particle volume fractions of 20% to 35% and temperatures ranging from 300 K to 673 K, the effective thermal conductivity calculated using the finite element method agrees well with the results from the Maxwell-Eucken model. The effective thermal conductivity obtained from two-dimensional finite element models is approximately 16% lower than that from three-dimensional models. When the particle volume factor exceeds 0.66, simplifying the U3Si2 particles as spherical and regularly distributed yields a relative deviation of less than 2.1% in the effective thermal conductivity calculation. [Conclusions]: Therefore, simplifying the shape and distribution of fuel particles can ensure the accuracy of the effective thermal conductivity calculation for U3Si2-Al dispersion fuels while improving the efficiency of modeling and computation.
机电复杂系统抗辐射多层级加固与放射性表面去污设计数据集数据内容:该数据为课题 1 中指标 1.5 的支撑数据,包括 44项电控元器件的辐照数据。
采集方案/方式:通过第三方测试机构(中核同福)的重铬酸钾(银)剂量计和紫外可见分光光度计,对辐照室内模块化驱动关节布置位置的剂量率进行测量,辐照期间记录辐照时间,通过实际剂量率和辐照时间计算辐照累积剂量。
试验前,上电测试各个元器件监测数据并记录;测试过程中通过在线数据反馈,不定时记录元器件状态;试验后,再次对元器件检测参数进行测试,记录测试数据。退火后,再复测一次。
最后根据试验数据分析得出试验结果。
反应堆压力容器密封边界构建作业机器人数据集该数据集面向核电装备智能化运维技术研究与工程验证需求建设,在专项试验平台开展的反堆压力容器密封边界构建作业机器人性能测试。数据集通过模拟螺栓旋拧的多种典型工况(包含突然卡涩、起始转、缓慢卡涩等),在专用扭矩与转速采集设备下生成,主要记录了机器人左右机械手臂在不同转速、不同扭矩设定值下的重量补偿值、扭矩实测值、偏差值及合格性结论等核心数据。
控制棒导向筒定位销应急处理机器人数据集该数据集面向核电装备智能化运维技术研究与工程验证需求建设,在专项试验平台开展的控制棒导向筒定位销应急处理机器人试验测试。整体包含定位销电火花蚀除试验、定位销顶升试验、销孔打磨试验、销孔视觉识别和定位试验、模拟体试验、末端执行器辐照测试等6类子数据集,共110份测试数据等文件,完整覆盖记录了机器人核心功能测试的过程数据,可为控制棒导向筒定位销应急处理机器人的性能优化、安全验证及算法优化提供关键支撑。
稳压器电加热器更换机器人数据集本数据集面向核电站稳压器电加热器更换机器人的研发、测试与验证需求而建设,数据集源于国家重点研发计划“华龙一号”核电站一回路机器人检修系统整体解决方案项目中的课题五“蒸汽发生器、主泵及稳压器智能检修作业机器人”,由中广核研究院有限公司牵头研制。数据集于2025年在机器人整机试验平台中产生,主要记录了机器人的主要指标数据测试过程及结果数据。数据依据测试方案在机器人整机试验平台上产生,并采用专用测量仪器/工具进行测量,确保数据的可靠性与可重复性。
核燃料组件表面特征自动测量机器人数据集本数据集为核燃料组件表面特征自动测量机器人的研发、测试及验证过程数据,主要包括关键部件与整机多个方面的关键数据与记录,具体为:1.机器人组件测量精度、单根组件测量时间过程记录及结果,是机器人在不同距离(900mm到960mm)下的20(5×4)组数据测试过程及结果,记录了测量位置、每次开始测量时间、每次结束测量时间、弯曲测量结果及长度测量结果等。2.机器人模拟测试过程,通过视频记录了机器人在进行模拟测试时,机器人安装布置状态、多角度录制的机器人作业过程、机器人控制界面以及机器人监控画面等。3.组件测量精度及单根组件测量时间机器人程序输出数据,是机器人在进行模拟应用过程中机器人系统自动记录的数据。4.关键部件第三方耐辐照测试数据,是第三方耐辐照测试情况,记录了源类型、源总活度,升源时间、降源时间等。5.关键部件耐辐照测试图片,展示了第三方耐辐照测试现场状态。6.激光传输特性测试数据,是激光强度空气中及水下变化试验记录、激光在水下透视率等试验记录。7.防水密封性测试数据,是激光等水下部件进行的密封性试验及记录。8.机械及控制总图,包括机器人机械和电气控制设计部件图。9.算法软件调试日志数据,是机器人进行调试过程中系统自动记录的数据,包括图像采集调试记录、SDK日志等。
反应堆堆内高放探测器转移缩容机器人数据集本数据集主要面向核电站一回路机器人检修系统的研发、测试与验证需求建设,该数据集面向核电装备智能化运维技术研究与工程验证需求建设,在专项试验平台开展的核电站反应堆堆内高放探测器转移缩容机器人性能测试。通过搭建“华龙一号”反应堆厂房水池1:1模型,模拟高放探测器实际操作的真实工况环境(包括探测器组件插入仪表管内、带弯曲弧度等),模拟探测器组件力控抽拔及压缩盘卷收集的工况,记录了机器人在不同配重、不同探测器长度情况下的最大抽拔力及压缩率核心数据。数据集包含抽拔力测试数据、力控抽拔照片视频、探测器压缩率测试照片、压缩率测试数据、压缩率测试照片视频、图纸合集、辐照测试数据、用户使用报告等子数据集,共7份测试文件,覆盖与核电现场完全相同工况下的有效试验样本。数据不仅记录了机器人在不同工况下的动态响应特性,还包含完整的试验结论与性能评估,可为机器人在核电现场应用的控制算法优化、运动轨迹规划策略迭代及应急响应操作验证提供关键支撑。
SOFC多孔电极FIB-SEM测试及重构数据集本数据集为国家重点研发计划“高效固体氧化物燃料电池退化机理及延寿策略研究”课题1下面的多孔电极FIB-SEM测试及重构数据集。数据采集地点在上海应用物理研究所FIB-SEM数据采集系统,数据处理地点在中广核研究院有限公司氢能产业技术创新中心。多孔电极FIB-SEM测试及重构数据集包括电池编号13-9,13-24,357153,13-445共4个样品的测试采集数据及三维重构、参数求解等数据。方案流程为对测样品进出树脂填充、镀膜预处理后,使用FIB-SEM设备对样品进行逐层切割并扫描成像,可获得包含阴极层,GDC隔离层、电解质层和阳极层,能够清晰分辨各层厚度及边界等数据。测试图片通过AVIZO软件识别、处理获得三维重构结果,并进行参数求解及数据统计。数据结果利用Excel进行分析和图形化。
放射性固体废物等离子体减容处理装置试验及示范应用数据放射性固体废物等离子体减容处理装置是由中广核研究院有限公司和甘肃东方瑞龙环境治理有限公司所建立的,利用该装置在示范运行过程中完成了对废物处理的示范应用,对装置运行过程的性能数据记录的数据库,数据量为37.75M。