Emergency Condenser (EC) is a heat exchanger composed of a large number of slightly inclined U-tubes arranged horizontally. The inlet header of the condenser is connected with the top part of the Reactor Pressure Vessel (RPV), which is occupied by steam during critical operation. The lower header in turn is linked with the RPV below the liquid water level during normal operation of the reactor. The tube bundle is filled with cold water and it is located in a vessel filled with water of the same temperature. Thus, the EC and RPV form together a system of communicating vessels. In case of an emergency and a decrease of the water level in the RPV, the water flows gravitationally from U-tubes to the RPV. At the same time the steam from the RPV enters to the EC and condenses due to its contact with cold walls of the EC. The condensate flows then back to the RPV due to the tubes inclination. Hence, the system removes heat from the RPV and serves as a high- and low-pressure injection system at the same time. In this paper a model of the EC system is presented. The model was developed with Modelica modeling language and OpenModelica environment which had not been used in this scope before. The model was verified against experimental data obtained during tests performed at INKA (Integral Test Facility Karlstein) ̶ a test facility dedicated for investigation of the passive safety systems performance of KERENA ̶ generation III+ BWR developed by Framatome.
PL
Kondensator awaryjny jest wymiennikiem ciepła złożonym z dużej ilości U-rurek lekko nachylonych względem pozycji horyzontalnej. Kolektor wlotowy kondensatora połączony jest pojedynczym przewodem z górną częścią zbiornika ciśnieniowego reaktora, w której w trakcie normalnej pracy reaktora znajduje się para wodna. Dolny kolektor połączony jest natomiast ze zbiornikiem ciśnieniowym poniżej lustra wody w stanie ciekłym. Wiązka rurek kondensatora, w trakcie krytycznej pracy reaktora, wypełniona jest zimną wodą i zanurzona jest w basenie z wodą o tej samej temperaturze. Wiązka rurek kondensatora oraz rur doprowadzających tworzą wraz ze zbiornikiem ciśnieniowym zespół naczyń połączonych. W razie sytuacji awaryjnej, w przypadku spadku poziomu wody w zbiorniku ciśnieniowym, woda z kondensatora spływa grawitacyjnie do zbiornika ciśnieniowego, a para, która dostaje się do U-rurek kondensuje na skutek wymiany ciepła z zimną wodą otaczającą kondensator od zewnątrz. W ten sposób kondensator działając pasywnie, zastępuje wysokociśnieniowy oraz niskociśnieniowy wtrysk wody chłodzącej do zbiornika ciśnieniowego. W artykule przedstawiono model systemu kondensatora awaryjnego wraz ze zbiornikiem ciśnieniowym. Model został wykonany przy użyciu niestosowanego wcześniej w tym zakresie języka Modelica oraz środowiska OpenModelica. Następnie opracowany kod został zweryfikowany poprzez porównanie wyników z pomiarami eksperymentalnymi przeprowadzonymi na obiekcie INKA (Integral Test Facility Karlstein) – obiekcie testowym dedykowanym badaniom nad pasywnymi systemami bezpieczeństwa reaktora KERENA – reaktora BWR generacji III+ opracowanego przez firmę Framatome.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Optymalizacja pracy systemów elektrotechnologicznych pozwala na zwiększenie efektywności procesów oraz zmniejszenie kosztów energii. W przypadku złożonych instalacji realizacja tego zadania jest bardzo trudna i wymaga wykorzystania specjalizowanych narzędzi. W ramach pracy przedstawiono funkcje do modelowania oraz optymalizacji systemów elektrotechnologicznych w środowisku OpenModelica i jModelica.org. Zaprezentowano uzyskane efekty dla przykładowego modelu systemu cieplnego. Omówiono korzyści wynikające z wykorzystania języka Modelica do modelowania i optymalizacji systemów elektrotechnologicznych.
EN
Optimizing the work of electrotechnology systems allows for increased process efficiency and reduced energy costs. In complex installations, this task is very difficult and requires the use of specialized tools. The work presents modeling and optimization functions for such systems in OpenModelica and jModelica.org. An example of their use for the heat system model is shown. The benefits of using the Modelica language for modeling and optimization of electrical systems are discussed.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Purpose: The main objective is to accelerate the mathematical modeling of complex systems and offer the researchers an accessible and standardized platform for model sharing and reusing. Methods: We describe a methodology for creating mathematical lumped models, decomposing a system into basic components represented by elementary physical laws and relationships expressed as equations. Our approach is based on Modelica, an object-oriented, equation-based, visual, non-proprietary modeling language, together with Physiolibrary, an open-source library for the domain of physiology. Results: We demonstrate this methodology on an open implementation of a range of simple to complex cardiovascular models, with great complexity variance (simulation time from several seconds to hours). The parts of different complexity could be combined together. Conclusions: Thanks to the equation-based nature of Modelica, a hierarchy of subsystems can be built with an appropriate connecting component. Such a structural model follows the concept of the system rather than the computational order. Such a model representation retains structural knowledge, which is important for e.g., model maintainability and reusability of the components and multidisciplinary cooperation with domain experts not familiar with modeling methods.
KERENA is an innovative boiling water reactor concept equipped with several passive safety systems. For the experimental verification of performance of the systems and for codes validation, the Integral Test Stand Karlstein (INKA) was built in Karlstein, Germany. The emergency condenser (EC) system transfers heat from the reactor pressure vessel (RPV) to the core flooding pool in case of water level decrease in the RPV. EC is composed of a large number of slightly inclined tubes. During accident conditions, steam enters into the tubes and condenses due to the contact of the tubes with cold water at the secondary side. The condensed water flows then back to the RPV due to gravity. In this paper two approaches for modeling of condensation in slightly inclined tubes are compared and verified against experiments. The first approach is based on the flow regime map. Depending on the regime, heat transfer coefficient is calculated according to specific semi-empirical correlation. The second approach uses a general, fully-empirical correlation. The models are developed with utilization of the object-oriented Modelica language and the open-source OpenModelica environment. The results are compared with data obtained during a large scale integral test, simulating loss of coolant accident performed at Integral Test Stand Karlstein (INKA). The comparison shows a good agreement. Due to the modularity of models, both of them may be used in the future in systems incorporating condensation in horizontal or slightly inclined tubes. Depending on his preferences, the modeller may choose one-equation based approach or more sophisticated model composed of several exchangeable semi-empirical correlations.
Equation-defined non-linear functional elements are important building blocks in the development of compact semiconductor device models. Current trends in compact device modelling suggest widespread acceptance among the modeling community of Verilog-A, for semiconductor device specification, model exchange and circuit simulation. This paper outlines techniques for the development of adaptive EPFL-EKV long and short channel MOS models which stress user selectable model features and diagnostic capabilities. Adaptive EPFL-EKV nMOS models based on Verilog-A and Modelica are introduced and their performance compared with simulation data obtained using the "Quite universal circuit simulator" (Qucs), SPICE and the Modelica simulation environment.
6
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Piece łukowe są złożonymi urządzeniami elektromechanicznymi wykorzystywanymi w procesach metalurgicznych. Prowadzenie badań na tego typu obiektach wymaga kosztownego sprzętu pomiarowego. Wiele informacji w systemie jest niedostępnych pomiarowo. Powoduje to celowość prowadzenia badań z wykorzystaniem technik symulacji komputerowej. Ponieważ piec łukowy jest złożonym systemem składającym się z części mechanicznych, elektrycznych, elektronicznych, hydraulicznych, które integrowane są w jedno urządzenie. Projektowanie tego typu układów wymaga zastosowania narzędzi pozwalających modelować takie systemy jako jeden obiekt. W klasycznym podejściu do modelowania tworzony jest opis matematyczny poszczególnych elementów obiektu i symulowany za pomocą narzędzi typu Matlab, Simulink. Wadą takiego podejścia jest konieczność wyznaczania nowych równań przy każdej zmianie struktury układu. Rozwiązaniem tego problemu jest wykorzystanie języka Modelica. Pozwala on w sposób obiektowy opisać strukturę budowanego modelu i wszystkich połączeń pomiędzy jego elementami. Na bazie opisu tworzone są w sposób automatyczny równania opisujące układ. W artykule przedstawiono możliwość wykorzystania języka Modelica do modelowania obwodu pieca łukowego.
EN
In the article elements of the Modelica language and methods of modeling of arc furnace circuit are described.
The interactive Development Environment MOSILAB has been built using a couple of Python based technologies. This paper reports on the experiences gained during this process.
W artykule przedstawiono możliwości zastosowania programu Modelica do modelowania zjawisk fizycznych w czasie kształcenia technicznego. Opisano biblioteki dostępne w pakiecie programu Modelica oraz przykładowe zastosowania tego programu.
EN
This paper presents various possibilities of application of Modelica program for modeling physical phenomena in the technical education. It also describes libraries available in Modelica and gives some model application of this program.
9
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Any successful company must react quickly to changing trends in the market. New products should be designed and manufactured quicker and cheaper than counter partners do. A shorter design time provides a distinct competitive advantage. The paper describes two approaches towards designing interdisciplinary mechatronic systems: the first is visual modelling with the UML, the second is physical modelling with Modelica.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.