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嚴重核事故下氫氣調研報告

  
評論: 更新日期:2016年01月27日

引言:
        2011年3月日本福島核電站由于地震引發(fā)氫氣爆炸導致核泄漏發(fā)生,從而加強了核工業(yè)界對核電站中氫氣安全和控制的重要性的認識.2012年國家能源局全面啟動在運在建核電站應對超設計基準事故安全技術研發(fā)項目,開展對包括核電廠氫氣的分布及控制等方面的研究,以促進提高核電安全性.同年,國務院批復《核安全與放射性污染防治“十二五”規(guī)劃2020年遠景目標》明確強調:“對在嚴重事故下用于緩解事故的設備和系統(tǒng)的可用性以及可能發(fā)生的氫氣爆炸進行評估、并根據評估結果實施相應改進”和“完善嚴重事故下安全殼 或其他廠房內消氫系統(tǒng)的分析評估,并實施必要的改進”. 
    一、氫氣導致核事故的原因
    氫氣可燃性--Hydrogen flammability:
    氫氣破壞安全殼的風險主要取決于總的氫氣濃度,大量的氫氣聚集在安全殼容器空隙里在局部產生很高的氫氣濃度并超過可燃界限,導致氫氣燃燒甚至爆炸,將危及安全殼完整性,使放射性物質釋放到環(huán)境中。
    二、氫氣來源
    壓力容器內部氫氣來源:
    ?鋯合金氧化過程中的氫氣產生
    ?鋼氧化過程中的氫氣產生
    ?B 4C氧化過程中的氫氣產生
    ?再淹沒和淬火過程中的氫氣產生
    ?堆芯熔融過程中的氫氣產生
    ?燃料和冷卻劑相互作用過程中的氫氣產生
    安全殼內部氫氣來源
    ?水的輻照分解
    ?腐蝕反應
    ?鈾與蒸汽或水的反應
    ?熔融堆芯與混凝土的反應
    ?碎片與空氣的反應
    三、嚴重事故下氫氣燃燒及爆炸研究
        核電站發(fā)生嚴重事故時,會產生大量氫氣,氫氣的燃燒包含有很多不同的物理現(xiàn)象,如爆燃、爆炸、火焰加速和爆燃至爆轟的轉變(DDT).當發(fā)生嚴重事故時伴隨著氫氣的大量產生,安全殼內還有大量的水蒸氣和空氣.所以,安全殼內可燃性氫氣-水蒸氣-空氣混合物的燃燒特性及點火條件將是研究的重要內容.由于全尺寸的氫氣-水蒸氣-空氣混合物的燃燒實驗費用高且危險性極大,所以針對核電站內嚴重事故下的氫氣混合物燃燒的數(shù)值模擬越來越重要.湍流燃燒的模擬本身就是非常復雜的,其過程包含大量的相互作用的子過程,如湍流與化學反應.同時,由于尺度的變化,在直接模擬中安全殼的湍流燃燒仍然是一個艱巨的挑戰(zhàn).針對核電站嚴重事故下氫氣燃燒危害性評估工具有兩類:一類為集總參數(shù)法,一類為CFD方法.目前,國際上可以用于模擬嚴重事故過程中氫氣燃燒現(xiàn)象的集總參數(shù)工具有法國的TOUNS Lp、德國的COCOSYS[2s]、美國CONTAINL和MELCORE,以及日本的Muphi-Burn等.集總參數(shù)法中模擬爆燃的模型為經驗模型(empirical models)和現(xiàn)象模型(phenomenological models).經驗模型中燃燒時問和燃燒效率都是依據經驗設定,并沒有基于火焰?zhèn)鞑サ娜魏畏治觯F(xiàn)象模型是復雜的流體動力學和化學計算與經驗模型的折中.該模型中的火焰?zhèn)鞑ニ俾驶诤喕幕鹧嫘螤詈腿紵俣冉涷灩剑捎诩倕?shù)法無法模擬局部流場、局部湍流以及兩者對燃燒速率的影響,所以集總參數(shù)方法不能預測安全殼內負載的細節(jié).集總參數(shù)方法只能模擬火災速度不超過100~200m/s的低速燃燒區(qū)域.相對于集總參數(shù)法,CFD方法可提供更加細節(jié)的信息.模擬安全殼內氫氣爆燃過程的有兩類模型: 一類基于化學反應模型,另一類基于“林火”(forest fire)模型.在CFD代碼中基于化學反應模型方法應用最為廣泛,其可以歸結為兩種方法:一種方法較為簡單,主要采用直接建模的平均化學反應求解平均 的守恒質量分數(shù)方程(渦破碎模型(eddy break up model)和渦耗散模型(eddy dissipation concept model);另一種為更加復雜和精確的方法,采用 層流小火焰模型和概率密度函數(shù)求解輸運方程.一些全尺寸反應堆安全殼內氫氣燃燒模擬代碼采用“林火”模型,該模型包含代表有效燃燒率或者有效湍流燃燒速度的全局常量和燃燒開始時間的假設.針對安全殼內氫氣爆轟現(xiàn)象,模擬代碼必須采用有效的算法處理沖擊波的不連續(xù)性和梯度差.
    為了研究氫氣燃燒機理以及發(fā)展數(shù)值分析工具,國際上進行了大量系列實驗.按照實驗設施的尺度,可以分為3類:第1類為小尺度設施,如CHANEL,DRIVER,TORPEDO和RN()_Delft系列實驗.該類實驗為分析工具提供驗證數(shù)據,采用更加精良的測量技術研究氫氣燃燒機理.第2類為中等尺度實驗設施,如桑迪亞國家實驗室在加熱的爆轟管(heated detonation tube)中研究氫氣-空氣-水蒸氣混合物和氫氣-空氣混合物的良性燃燒區(qū)域.第3類為大尺度實驗設施,如加拿大的大尺度通風燃燒測試設施(LSVCTF),德國的巴特爾安全殼模擬設施(Battelle),德國的PHDR設 施,日本的NUPEC大尺度燃燒測試實驗設施,以及俄羅斯的RUT設施.
    四、嚴重事故下氫氣分布研究
    目前用于分析核電站嚴重事故時氫氣分布的分析工具主要有3類:第1類為系統(tǒng)型代碼,如 MAAP,MELCOR,ASTEC等.該類代碼包含了壓力容器內外事故的各類現(xiàn)象,如堆冷卻系統(tǒng)和壓力容器的熱力學響應、堆熱上升、堆芯熔化、 裂變產物泄漏和傳輸、安全殼被加熱、熔融的堆芯與 混凝土相互作用等.第2類為集總參數(shù)代碼,如 COCOSYS,CONTAINE,GOTHIC等.此類代碼是分析氫氣分布和氫氣風險及其緩解分析的常用工具,此類代碼基于控制體內的熱工水力變量, 如流體密度、濃度和溫度,控制方程忽略空間上的
    差異,只包含變量的時間變化,以此來描述安全殼內的傳輸過程.第3類為CFD(計算流體動力學) 代碼,如GASFI,OWE,CFXE29I,F(xiàn)LUENTE3等.相對于集總參數(shù)代碼,計算流體力學代碼考慮了流體參數(shù)的空問變化并且求解了各個離散點的動量方程.上述3類代碼都有各自的優(yōu)點和缺點.
    針對核電嚴重事故時的氫氣分布,國際上進行了大量的實驗研究,主要包括:①大型干式安全殼氫氣分布實驗,如德國的HDR實驗設施,日本 NUPEC實驗設施和荷蘭的Battele模擬實驗設施;②針對冰冷凝安全殼氫氣分布實驗,相關設施主要為芬蘭的VICTORIA設施.上述實驗及測試設備均針對集總參數(shù)代碼的可靠性,而對于精確度更高的CFD代碼卻無法驗證.為了評估CFD代碼和集總參數(shù)代碼在安全殼內熱力學方面的預測能力,特別是預測失水事故和嚴重事故條件下的能力,NEA(Nuclear Energy Agency)進行了ISP-47 系列實驗,該系列實驗主要有TOSQAN測試實驗設施、MISTRA測試實驗設施、ThAI測試實驗設施和PANDA測試實驗設施.總體而言,現(xiàn)階段的研究方法還存在一些不足: 如集總參數(shù)代碼對氫氣釋放階段和強烈分層現(xiàn)象的局限;CFD代碼目前并未得到較為全面的驗證;同時凝結過程的模擬、湍流的模擬以及與兩者相關的壁面處理方面仍然需要繼續(xù)發(fā)展.實驗方面,水蒸氣的影響和低密度氣體射流等方面(針對壓水堆安全)還需進一步研究.
    五、目前有關氫氣的預防及治理措施
    目前國內已運行的壓水堆預防和緩解氫氣燃爆的措施包括:提前預混惰性氣體(主要是氮氣)、事故后混合惰性氣體(無應用實例)和采用非能動氫氣復合器。當前應用最為廣泛的氫氣控制措施是非能動的氫氣復合器,在嚴重事故情況下,局部區(qū)域氫氣濃度快速升高,需要輔以蒸汽惰化措施來防止可能產生的氫氣燃爆。AP1000核電廠氫氣主要從自動泄壓系統(tǒng)第 4 級閥門和反應堆冷卻劑系統(tǒng)破口處向反應堆廠房釋放。如果發(fā)生堆芯熔融物熔穿壓力容 器的嚴重事故,堆芯熔融物與混凝土反應也會產生大量氫氣。 AP1000 安全殼事件樹分析中假設如果反應堆壓力容器失效,則安全殼將失效,因此,氫氣燃燒對安全殼完整性影響的評價只考慮反應堆內的產氫。AP1000 設計上有防止熔融物熔穿壓力容器的措施。
     如大亞灣核電站針對嚴重事故中的氫氣風險控制,在嚴重事故緩解設施的電廠工程改造中,一是考慮增加堆坑淹沒系統(tǒng),以避免或緩解熔融堆芯與混凝土的相互作用(MCCI),達到控制氫氣產生量的目的;二是考慮在安全殼內安裝一定數(shù)量的氫氣復合器,對安全殼內產生的氫氣實施消除,使嚴重事故工況下的安全殼氫氣濃度將至安全限值內,以避免氫氣爆炸的風險。
    參考文獻:
    黃咸家,涂然,易建新,等《核電站火災安全研究的主要科學問題》.中國科學技術大學學報,2013,43(11):959-966.
    《嚴重事故下核電站安全殼內氫氣分布及控制分析》方立凱,陳松,周全福  (上海核工程研究設計院堆芯設計室,200233)
    《Analysis of steam and hydrogen distributions with PAR mitigation in NPP containments》P. Royl , H. Rochholz , W. Breitung , J.R. Travis , G. Necker
   

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