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doi: 10.13832/j.jnpe.2024.080010
摘要(55)
摘要:
核电厂智能化技术的应用，使核电厂运行控制更加集中化、自动化，同时也带来了新的、更深层次的人因问题。情境意识作为复杂人机系统下影响人员效能的重要因素，有必要开展核电厂智能控制系统下的人员情境意识特征与提升手段研究。本文以控制系统自动化水平（智能控制系统对比数字化控制系统）为自变量，选取典型场景开展实验，运用多模态生理测量技术与主观量表，辨识智能控制系统下人员情境意识特征，并提出情境意识失误预防措施。实验结果表明，相较于数字化仪控系统，智能控制系统应用下操纵员皮电数据和注视点数据呈现显著性差异；操纵员为确保自动动作按时执行，注意力水平趋于集中，且沟通频率变低；操纵员注视点个数显著增多，操纵员更多地关注界面中参数的变化情况。在事故发生和事故处理阶段对人员的情境意识水平要求更高，但注意力水平/情绪唤醒度在事故情况下是逐步升高的，无法在事故发生和处理阶段快速达到最高水平，可能存在需求与实际不匹配的情况。本文研究可为核电厂智能化控制系统在主控室应用的设计优化与落地提供人因数据与理论支持。
核电厂智能化技术的应用，使核电厂运行控制更加集中化、自动化，同时也带来了新的、更深层次的人因问题。情境意识作为复杂人机系统下影响人员效能的重要因素，有必要开展核电厂智能控制系统下的人员情境意识特征与提升手段研究。本文以控制系统自动化水平（智能控制系统对比数字化控制系统）为自变量，选取典型场景开展实验，运用多模态生理测量技术与主观量表，辨识智能控制系统下人员情境意识特征，并提出情境意识失误预防措施。实验结果表明，相较于数字化仪控系统，智能控制系统应用下操纵员皮电数据和注视点数据呈现显著性差异；操纵员为确保自动动作按时执行，注意力水平趋于集中，且沟通频率变低；操纵员注视点个数显著增多，操纵员更多地关注界面中参数的变化情况。在事故发生和事故处理阶段对人员的情境意识水平要求更高，但注意力水平/情绪唤醒度在事故情况下是逐步升高的，无法在事故发生和处理阶段快速达到最高水平，可能存在需求与实际不匹配的情况。本文研究可为核电厂智能化控制系统在主控室应用的设计优化与落地提供人因数据与理论支持。
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doi: 10.13832/j.jnpe.2024.080038
摘要(54)
摘要:
堆芯装载（Loading Pattern，LP）优化可以提高反应堆的安全性和经济性，但是其优化过程需要大量耗时计算和丰富的人工经验。针对堆芯LP方案的快速评价问题，本研究利用全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）生成大亚湾首循环堆芯的中子学参数快速预测模型，实现了压水堆堆芯LP方案的快速评价。通过堆芯计算程序DONJON和堆芯程序对预测模型的泛化能力和精度进行验证。针对堆芯优化方案的全局搜索问题，利用非支配排序遗传算法（Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm，NSGA）对大亚湾首循环堆芯进行LP方案多目标优化并通过NSGA算法的参数调整提升了优化效果。结果表明NSGA系列算法可以用于包括堆芯LP优化在内的不同类型的核设计优化问题，并可以弥补人工搜索方案全局性差的缺点，同时NSGA算法结合超算的并行优化可以极大提高优化效率。针对堆芯LP方案快速优化的问题，利用基于GPU并行下的神经网络预测模型和NSGA算法开发联合优化程序，实现了大亚湾首循环堆芯LP方案的快速优化。通过联合优化程序与“DONJON+NSGA”的优化结果比较，结果表明神经网络-遗传算法的联合优化程序能够得到结果比较接近的堆芯LP方案，同时将优化时间缩短了99%以上。
堆芯装载（Loading Pattern，LP）优化可以提高反应堆的安全性和经济性，但是其优化过程需要大量耗时计算和丰富的人工经验。针对堆芯LP方案的快速评价问题，本研究利用全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）生成大亚湾首循环堆芯的中子学参数快速预测模型，实现了压水堆堆芯LP方案的快速评价。通过堆芯计算程序DONJON和堆芯程序对预测模型的泛化能力和精度进行验证。针对堆芯优化方案的全局搜索问题，利用非支配排序遗传算法（Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm，NSGA）对大亚湾首循环堆芯进行LP方案多目标优化并通过NSGA算法的参数调整提升了优化效果。结果表明NSGA系列算法可以用于包括堆芯LP优化在内的不同类型的核设计优化问题，并可以弥补人工搜索方案全局性差的缺点，同时NSGA算法结合超算的并行优化可以极大提高优化效率。针对堆芯LP方案快速优化的问题，利用基于GPU并行下的神经网络预测模型和NSGA算法开发联合优化程序，实现了大亚湾首循环堆芯LP方案的快速优化。通过联合优化程序与“DONJON+NSGA”的优化结果比较，结果表明神经网络-遗传算法的联合优化程序能够得到结果比较接近的堆芯LP方案，同时将优化时间缩短了99%以上。
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doi: 10.13832/j.jnpe.2024.080030
摘要(60)
摘要:
为提高核电站反应堆功率与蒸汽发生器水位的协调控制精度，本研究提出了一种基于TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）的多智能体强化学习协调控制框架。在该框架中，不同子任务被分配给相应的智能体，各智能体相互配合以准确协调反应堆功率和蒸汽发生器水位。通过一系列仿真实验，本研究证实了该框架的有效性和优越性。实验结果表明，多智能体控制框架在多种功率切换工况下显著提高了控制速度和稳定性，其超调量和控制时间均优于传统 PID 控制器。此外，该框架在未经训练的新工况中也表现出优异的泛化能力。研究表明，基于多智能体强化学习的控制框架能够有效改善反应堆功率的协调控制精度与稳定性。
为提高核电站反应堆功率与蒸汽发生器水位的协调控制精度，本研究提出了一种基于TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）的多智能体强化学习协调控制框架。在该框架中，不同子任务被分配给相应的智能体，各智能体相互配合以准确协调反应堆功率和蒸汽发生器水位。通过一系列仿真实验，本研究证实了该框架的有效性和优越性。实验结果表明，多智能体控制框架在多种功率切换工况下显著提高了控制速度和稳定性，其超调量和控制时间均优于传统 PID 控制器。此外，该框架在未经训练的新工况中也表现出优异的泛化能力。研究表明，基于多智能体强化学习的控制框架能够有效改善反应堆功率的协调控制精度与稳定性。
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doi: 10.13832/j.jnpe.2024.090021
摘要(37)
摘要:
反应堆轴向功率偏差能够反映堆芯轴向功率分布和反应堆的运行情况，针对轴向功率偏差在变工况下预测困难的问题，该文提出一种基于组合特征筛选与时序卷积网络（temporal convolutional network，TCN）的反应堆轴向功率偏差预测方法。以轴向功率偏差控制的基本原则为出发点，分析影响轴向功率偏差变化的因素，综合分析多维特征间的冗余度与相关性，利用组合特征筛选策略形成面向轴向功率偏差预测的最优特征子集，构建轴向功率偏差预测关键关联特征数据,输入至TCN捕捉动态因果关系，以实现反应堆轴向功率偏差预测。实验研究表明，该文所提方法可深度挖掘反应堆轴向功率偏差相关参量的时序因果变化特性，准确预测轴向功率偏差发展态势，解决传统预测模型在复杂工况下预测跟踪不及时的问题，对核电厂反应堆状态监测和安全运行提供辅助参考的依据。
反应堆轴向功率偏差能够反映堆芯轴向功率分布和反应堆的运行情况，针对轴向功率偏差在变工况下预测困难的问题，该文提出一种基于组合特征筛选与时序卷积网络（temporal convolutional network，TCN）的反应堆轴向功率偏差预测方法。以轴向功率偏差控制的基本原则为出发点，分析影响轴向功率偏差变化的因素，综合分析多维特征间的冗余度与相关性，利用组合特征筛选策略形成面向轴向功率偏差预测的最优特征子集，构建轴向功率偏差预测关键关联特征数据,输入至TCN捕捉动态因果关系，以实现反应堆轴向功率偏差预测。实验研究表明，该文所提方法可深度挖掘反应堆轴向功率偏差相关参量的时序因果变化特性，准确预测轴向功率偏差发展态势，解决传统预测模型在复杂工况下预测跟踪不及时的问题，对核电厂反应堆状态监测和安全运行提供辅助参考的依据。
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doi: 10.13832/j.jnpe.2024.070047
摘要(92)
摘要:
套管式直流蒸汽发生器的二次侧流域涉及到复杂的两相流动，通过数值模拟方法虽然能够精准的进行仿真计算，但其计算速度缓慢，对于多工况、瞬态条件下的计算耗时长，计算资源占用较大。模型降阶是一种将复杂系统转化为一个近似简化系统的方法，能够在保留原系统主要特征的同时实现快速计算。本研究采用本征正交分解法（POD）对换热管内温度场进行模型降阶，截取有限模态对原复杂系统进行投影获取模态系数，应用神经网络方法捕捉长短期时序模态系数分布规律。研究结果表明，预测重构温度场误差在15%范围内，且预测速度相较于数值模拟方法能够提升4个数量级。因此，本研究建立的模型降阶耦合神经网络的预测方法能够用于套管内温度场的快速预测，为其内部热工水力分析提供支撑。
套管式直流蒸汽发生器的二次侧流域涉及到复杂的两相流动，通过数值模拟方法虽然能够精准的进行仿真计算，但其计算速度缓慢，对于多工况、瞬态条件下的计算耗时长，计算资源占用较大。模型降阶是一种将复杂系统转化为一个近似简化系统的方法，能够在保留原系统主要特征的同时实现快速计算。本研究采用本征正交分解法（POD）对换热管内温度场进行模型降阶，截取有限模态对原复杂系统进行投影获取模态系数，应用神经网络方法捕捉长短期时序模态系数分布规律。研究结果表明，预测重构温度场误差在15%范围内，且预测速度相较于数值模拟方法能够提升4个数量级。因此，本研究建立的模型降阶耦合神经网络的预测方法能够用于套管内温度场的快速预测，为其内部热工水力分析提供支撑。
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doi: 10.13832/j.jnpe.2024.09.0028
摘要:
为精确地分辨核介质中质子与中子有效质量劈裂，本研究提出一种使用双通道输入的卷积神经网络（CNN）确定核子有效质量劈裂的新方法。该方法的主要思想是利用CNN学习理论模型计算的质子、中子产额的纵、横动量分布。研究采用的理论模型为改进的量子分子动力学模型(ImQMD)，有效相互作用参数为SkM*与SLy4两组参数，分别对应于中子有效质量大于质子有效质量和中子有效质量小于质子有效质量。通过对于大量模型数据的学习，建立了利用CNN分辨核子有效质量的方法。对3套弹靶系统48Ca+208Pb, 48Ca+124Sn 和 124Sn+124Sn的分析表明，3套系统均在束流能量为=50 MeV/u时分辨精度最高，均超过99.5%。在束流能量为270MeV/u时，3套系统的分辨精度仍均高于93% ，其中48Ca+208Pb系统达到的精度最高，为98.6%。通过遮挡法对图像重要性区域进行了考查，给出了3套系统在50MeV/u时的重要性图的分析，指出低区的核子的二维能谱更敏感于核子的有效质量劈裂。
为精确地分辨核介质中质子与中子有效质量劈裂，本研究提出一种使用双通道输入的卷积神经网络（CNN）确定核子有效质量劈裂的新方法。该方法的主要思想是利用CNN学习理论模型计算的质子、中子产额的纵、横动量分布。研究采用的理论模型为改进的量子分子动力学模型(ImQMD)，有效相互作用参数为SkM*与SLy4两组参数，分别对应于中子有效质量大于质子有效质量和中子有效质量小于质子有效质量。通过对于大量模型数据的学习，建立了利用CNN分辨核子有效质量的方法。对3套弹靶系统48Ca+208Pb, 48Ca+124Sn 和 124Sn+124Sn的分析表明，3套系统均在束流能量为=50 MeV/u时分辨精度最高，均超过99.5%。在束流能量为270MeV/u时，3套系统的分辨精度仍均高于93% ，其中48Ca+208Pb系统达到的精度最高，为98.6%。通过遮挡法对图像重要性区域进行了考查，给出了3套系统在50MeV/u时的重要性图的分析，指出低区的核子的二维能谱更敏感于核子的有效质量劈裂。
2025, 46(1): 1-12.
doi: 10.13832/j.jnpe.2025.01.0001
摘要:
在全球科学智能研究与应用的浪潮下，人工智能技术已在反应堆中子学分析的各个环节得到应用，以增强中子学分析的智能化、精细化和高效化。本文对近年来人工智能技术在反应堆中子学分析中的应用研究进展进行综述，以期为推进反应堆数智化发展提供一定的借鉴和参考。为便于读者阅读，首先介绍了人工智能方法的基本分类及其特点；然后分别介绍了中子学分析的核数据评价处理、问题建模、方程数值求解以及输运结果应用四个主要环节的应用研究情况，并分析了其关键技术；最后从模型、数据和应用安全三个方面总结了人工智能技术在中子学分析计算中存在的问题，并给出了相应的研究建议与思考。
在全球科学智能研究与应用的浪潮下，人工智能技术已在反应堆中子学分析的各个环节得到应用，以增强中子学分析的智能化、精细化和高效化。本文对近年来人工智能技术在反应堆中子学分析中的应用研究进展进行综述，以期为推进反应堆数智化发展提供一定的借鉴和参考。为便于读者阅读，首先介绍了人工智能方法的基本分类及其特点；然后分别介绍了中子学分析的核数据评价处理、问题建模、方程数值求解以及输运结果应用四个主要环节的应用研究情况，并分析了其关键技术；最后从模型、数据和应用安全三个方面总结了人工智能技术在中子学分析计算中存在的问题，并给出了相应的研究建议与思考。
2025, 46(1): 13-23.
doi: 10.13832/j.jnpe.2025.01.0013
摘要:
当前为了应对新型先进小堆技术的发展，反应堆物理数值计算程序对三维全堆芯输运计算的要求不断提高。本文基于MOOSE平台开发了全堆芯三维时空动力学中子输运程序SAAFCGSN，该程序基于有限元方法实现空间变量离散，基于残差形式实现堆芯稳态、瞬态中子输运方程以及缓发中子先驱核方程的求解，采用JFNK方法避免直接求解Jacobin矩阵，从而提高计算速度，降低内存占用。为了检验程序的瞬态计算能力，本文使用经济发展与合作组织核能机构（OECD/NEA）C5G7-TD系列基准题验证了程序的可靠性，并与高保真确定论中子输运程序及蒙特卡罗程序模拟结果进行比较分析。研究表明，SAAFCGSN程序计算精度较高，可以有效处理控制棒尖齿效应，并得到详细的三维堆芯中子注量率分布，满足先进小堆的稳态及瞬态中子学计算需求。
当前为了应对新型先进小堆技术的发展，反应堆物理数值计算程序对三维全堆芯输运计算的要求不断提高。本文基于MOOSE平台开发了全堆芯三维时空动力学中子输运程序SAAFCGSN，该程序基于有限元方法实现空间变量离散，基于残差形式实现堆芯稳态、瞬态中子输运方程以及缓发中子先驱核方程的求解，采用JFNK方法避免直接求解Jacobin矩阵，从而提高计算速度，降低内存占用。为了检验程序的瞬态计算能力，本文使用经济发展与合作组织核能机构（OECD/NEA）C5G7-TD系列基准题验证了程序的可靠性，并与高保真确定论中子输运程序及蒙特卡罗程序模拟结果进行比较分析。研究表明，SAAFCGSN程序计算精度较高，可以有效处理控制棒尖齿效应，并得到详细的三维堆芯中子注量率分布，满足先进小堆的稳态及瞬态中子学计算需求。
2025, 46(1): 47-62.
doi: 10.13832/j.jnpe.2025.01.0047
摘要:
中子成像技术在新型工质堆多相流形态可视化与测量等领域表现出重要的应用潜力。本文阐述了中子成像测量方法的基本原理，全面综述了中子成像技术在传统轻水反应堆及铅铋冷却快堆、热管堆、超临界水堆和钠冷快堆等新型工质堆的研究进展，概述了中子成像技术应用于新型工质堆的未来发展方向，并提供了高保真中子图像获取与流动形态测量的基础方法论。
中子成像技术在新型工质堆多相流形态可视化与测量等领域表现出重要的应用潜力。本文阐述了中子成像测量方法的基本原理，全面综述了中子成像技术在传统轻水反应堆及铅铋冷却快堆、热管堆、超临界水堆和钠冷快堆等新型工质堆的研究进展，概述了中子成像技术应用于新型工质堆的未来发展方向，并提供了高保真中子图像获取与流动形态测量的基础方法论。
2025, 46(1): 152-159.
doi: 10.13832/j.jnpe.2025.01.0152
摘要:
非对称分布热应力耦合导致的燃料与基体相互作用是固态堆芯反应堆分析的关键问题，本研究采用数值模拟与试验相结合的方法，开发了分布式冷源和热源加载方式，对典型结构固态堆芯燃料元件开展了高温下热应力耦合模拟与试验研究。研究结果表明，试验测得的高温应变场与数值模拟结果较为接近，堆芯燃料基体在350℃温差下无失效风险，本研究建立的非对称分布式冷源和热源热应力耦合数值预测方法和试验技术能够用于固态堆芯反应堆非对称热应力分布研究，低温差下燃料元件基体无失效风险。
非对称分布热应力耦合导致的燃料与基体相互作用是固态堆芯反应堆分析的关键问题，本研究采用数值模拟与试验相结合的方法，开发了分布式冷源和热源加载方式，对典型结构固态堆芯燃料元件开展了高温下热应力耦合模拟与试验研究。研究结果表明，试验测得的高温应变场与数值模拟结果较为接近，堆芯燃料基体在350℃温差下无失效风险，本研究建立的非对称分布式冷源和热源热应力耦合数值预测方法和试验技术能够用于固态堆芯反应堆非对称热应力分布研究，低温差下燃料元件基体无失效风险。
2025, 46(1): 209-215.
doi: 10.13832/j.jnpe.2025.01.0209
摘要:
隔热套组件（简称隔热套）是核电厂反应堆控制棒驱动机构的主要部件之一，由于下端部受到喷射流体冲击，法兰与耐压壳发生接触磨损，导致承载能力和抗冲击能力下降，影响控制棒落棒功能。本文基于Archard模型，提出结构磨损特征时间和隔热套磨损微分方程，将结构磨损与运行工况参数及材料物性参数解耦，建立了适用于隔热套的静力学磨损分析模型，得到了沉降高度随结构磨损特征时间变化规律。计算结果表明，对于华龙一号机组驱动机构，其隔热套结构安全运行寿命最长时的倾角为22.6°。通过给出剩余运行寿命与沉降高度对照曲线，为核电厂运行单位提供了隔热套更换评价方法与磨损缺陷处理方案。
隔热套组件（简称隔热套）是核电厂反应堆控制棒驱动机构的主要部件之一，由于下端部受到喷射流体冲击，法兰与耐压壳发生接触磨损，导致承载能力和抗冲击能力下降，影响控制棒落棒功能。本文基于Archard模型，提出结构磨损特征时间和隔热套磨损微分方程，将结构磨损与运行工况参数及材料物性参数解耦，建立了适用于隔热套的静力学磨损分析模型，得到了沉降高度随结构磨损特征时间变化规律。计算结果表明，对于华龙一号机组驱动机构，其隔热套结构安全运行寿命最长时的倾角为22.6°。通过给出剩余运行寿命与沉降高度对照曲线，为核电厂运行单位提供了隔热套更换评价方法与磨损缺陷处理方案。
2025, 46(1): 232-237.
doi: 10.13832/j.jnpe.2025.01.0232
摘要:
主泵电机振动超标问题严重影响了主泵的运行安全。为确保主泵运行安全，采用根本原因分析方法，通过故障树梳理出主泵电机振动的可能原因，并依次进行分析和查找，从而确定了主泵电机振动的故障机理，并采用电磁振动耦合有限元分析进行仿真计算，最终通过调整定子铁芯位置、关键环节控制等方式，彻底解决了主泵电机振动超标问题。维修后主泵电机经过2年连续运行，始终满足运行技术要求，为今后处理同类型设备的振动问题提供了参考。
主泵电机振动超标问题严重影响了主泵的运行安全。为确保主泵运行安全，采用根本原因分析方法，通过故障树梳理出主泵电机振动的可能原因，并依次进行分析和查找，从而确定了主泵电机振动的故障机理，并采用电磁振动耦合有限元分析进行仿真计算，最终通过调整定子铁芯位置、关键环节控制等方式，彻底解决了主泵电机振动超标问题。维修后主泵电机经过2年连续运行，始终满足运行技术要求，为今后处理同类型设备的振动问题提供了参考。
2025, 46(1): 247-253.
doi: 10.13832/j.jnpe.2025.01.0247
摘要:
水下运输系统在运输载荷时会受到水的不确定非线性和其他外部扰动影响。针对水下运输系统的运行控制问题，以核电厂燃料组件的水下运输系统为对象，设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的非奇异终端滑模控制方法。首先，根据牛顿第二定律和Morison方程建立了系统的运动微分方程并推导其状态空间方程；其次，设计非奇异终端滑模控制器，并用RBF神经网络对未知非线性作用进行估计并在控制器中补偿，由Lyapunov稳定性理论推导了网络权值的自适应更新律；通过Lyapunov稳定性理论证明了所提控制策略可以实现对未知非线性估计的渐进收敛和对给定指令跟踪的有限时间收敛；分别对带载上行和空载下行两种工况进行仿真验证，仿真结果表明了所设计的控制器性能良好。
水下运输系统在运输载荷时会受到水的不确定非线性和其他外部扰动影响。针对水下运输系统的运行控制问题，以核电厂燃料组件的水下运输系统为对象，设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的非奇异终端滑模控制方法。首先，根据牛顿第二定律和Morison方程建立了系统的运动微分方程并推导其状态空间方程；其次，设计非奇异终端滑模控制器，并用RBF神经网络对未知非线性作用进行估计并在控制器中补偿，由Lyapunov稳定性理论推导了网络权值的自适应更新律；通过Lyapunov稳定性理论证明了所提控制策略可以实现对未知非线性估计的渐进收敛和对给定指令跟踪的有限时间收敛；分别对带载上行和空载下行两种工况进行仿真验证，仿真结果表明了所设计的控制器性能良好。
2025, 46(1): 265-272.
doi: 10.13832/j.jnpe.2025.01.0265
摘要:
为确保离心泵的长期健康稳定运行，对其进行在线监测与故障识别显得尤为重要。本文提出了一种基于自适应噪声的集合经验模态分解（CEEMDAN）-主成分分析（PCA）-自相关（AC）-卷积神经网络（CNN）的设备故障识别模型。首先将采集到的振动信号进行CEEMDAN，对得到的内涵模态函数（IMF）分量进行判别，剔除噪声分量，重构第一轮去噪信号。再通过PCA对一轮去噪的信号进行二次降噪处理。然后将经历2次降噪处理后的信号进行AC处理，送入CNN作为输入数据，对模型进行训练。通过对某离心泵故障进行实验验证，结果表明：本文提出的方法相较于传统双层降噪结合CNN的算法、CEEMD-小波降噪-AC-CNN等算法具有更好的抗干扰性能与更快的模型收敛速度，具有更高的识别准确率与更好的鲁棒性，在同等量级下，识别准确率高达97.9%。
为确保离心泵的长期健康稳定运行，对其进行在线监测与故障识别显得尤为重要。本文提出了一种基于自适应噪声的集合经验模态分解（CEEMDAN）-主成分分析（PCA）-自相关（AC）-卷积神经网络（CNN）的设备故障识别模型。首先将采集到的振动信号进行CEEMDAN，对得到的内涵模态函数（IMF）分量进行判别，剔除噪声分量，重构第一轮去噪信号。再通过PCA对一轮去噪的信号进行二次降噪处理。然后将经历2次降噪处理后的信号进行AC处理，送入CNN作为输入数据，对模型进行训练。通过对某离心泵故障进行实验验证，结果表明：本文提出的方法相较于传统双层降噪结合CNN的算法、CEEMD-小波降噪-AC-CNN等算法具有更好的抗干扰性能与更快的模型收敛速度，具有更高的识别准确率与更好的鲁棒性，在同等量级下，识别准确率高达97.9%。
2025, 46(1): 289-296.
doi: 10.13832/j.jnpe.2025.01.0289
摘要:
微型反应堆搭配有机朗肯循环的技术路线是实现特殊场景多能供给的有效方案。在有机朗肯循环透平发电机组中使用有机工质自润滑气浮轴承可取消庞杂的油站系统，是提高系统紧凑性的有效措施。为探究有机工质自润滑气浮轴承的静态特性，本研究针对静压止推轴承，讨论了供气压力、供气温度和转速对轴承承载力和耗气量的影响规律，并进一步探究了节流形式、轴向间隙和润滑介质的影响。结果表明，不同工况下，气膜压力分布规律基本保持一致，沿径向从节流区域向出口处逐渐降低。在高供气压力、高进口温度和低转速下，轴承承载力均可保持在较高水平。在保证进气面积相同时，相比于小孔节流轴承，狭缝节流轴承的承载力较高而耗气量较小。随轴向间隙增大，气膜压力显著降低，承载力减小而耗气量增大。润滑介质对轴承的静态特性有一定影响，大部分工况下，R134a润滑介质轴承静态特性最优，环戊烷润滑介质轴承次之，R245fa润滑介质轴承最差。本研究结果可为有机工质自润滑气浮轴承的设计优化提供参考。
微型反应堆搭配有机朗肯循环的技术路线是实现特殊场景多能供给的有效方案。在有机朗肯循环透平发电机组中使用有机工质自润滑气浮轴承可取消庞杂的油站系统，是提高系统紧凑性的有效措施。为探究有机工质自润滑气浮轴承的静态特性，本研究针对静压止推轴承，讨论了供气压力、供气温度和转速对轴承承载力和耗气量的影响规律，并进一步探究了节流形式、轴向间隙和润滑介质的影响。结果表明，不同工况下，气膜压力分布规律基本保持一致，沿径向从节流区域向出口处逐渐降低。在高供气压力、高进口温度和低转速下，轴承承载力均可保持在较高水平。在保证进气面积相同时，相比于小孔节流轴承，狭缝节流轴承的承载力较高而耗气量较小。随轴向间隙增大，气膜压力显著降低，承载力减小而耗气量增大。润滑介质对轴承的静态特性有一定影响，大部分工况下，R134a润滑介质轴承静态特性最优，环戊烷润滑介质轴承次之，R245fa润滑介质轴承最差。本研究结果可为有机工质自润滑气浮轴承的设计优化提供参考。
