Considering the uncertainties in empirical correlations for vertical countercurrent flow limitation (CCFL) with TRACE Translated title: Berücksichtigung von Unsicherheiten bei empirischen Korrelationen für vertikale Gegenströmungsbegrenzung (GSB) mit TRACE.

Abstract

TRACE is used to calculate the thermal-hydraulic sequence in nuclear power plants for accident analysis. In some postulated accidents, countercurrent flow limitation (CCFL) phenomena can occur. This phenomenon is calculated by means of empirical relationships in TRACE. Usually, not all empirical relationships used in TRACE are accessible to the user who develops the computational model for accident analysis, but in the case of CCFL, the user must specify the parameters of the empirical relationship. Additional preliminary work is needed for fitting the parameters so that experimental data matches the computational calculations and the accident analysis can be performed. Furthermore, uncertainties in measurement errors from experimental data lead to user-based variations in the parameters of the empirical relationship for CCFL. Therefore, an alternative procedure in which accident analysis is performed with consideration of the uncertainties in the empirical relationships is presented. The uncertainty was quantified by means of a stochastic linear regression model for the Wallis correlation and the Bankoff correlation. An uncertainty analysis was subsequently performed to demonstrate the influence of uncertainty in certain cases of CCFL.

Kurzfassung

Mit TRACE werden die thermohydraulischen Abläufe in Kernkraftwerken für Störfallanalysen berechnet. In einigen anzunehmenden Störfällen, kann das Phänomen der Gegenstrombegrenzung (GSB) auftreten. Dieses Phänomen wird durch empirische Beziehungen mit TRACE berechnet. Normalerweise sind die empirischen Beziehungen von TRACE für den Analytiker nicht zugänglich, der das Rechenmodell für die Störfallanalyse entwickelt. Im Fall der GSB, muss der Analytiker die Parameter der empirischen Beziehung angeben. Dafür müssen experimentelle Daten mit Rechenergebnissen verglichen werden, was einen erhöhten Aufwand bei der Entwicklung eines Rechenmodells bedeutet. Weiterhin sind durch die individuelle Verwendung von experimentellen Daten verschiedene Messunsicherheiten vorhanden, die die Bestimmung der Parameter für das empirische Modell beeinflussen. Daher wird ein alternatives Verfahren vorgestellt, bei dem die Störfallanalyse unter Berücksichtigung von Unsicherheiten bei empirischen Beziehungen durchgeführt werden kann. Die Unsicherheit wurde mittels dem stochastischen linearen Regressionsmodell für die Wallis und Bankoff Korrelation quantifiziert. Anschließend wurde eine Unsicherheitsanalyse durchgeführt, um den Einfluss von Unsicherheiten für die GSB zu demonstrieren.