El Centro Tecnológico de Transferencia de Calor (CTTC) es un Grupo de Investigación de la Universitat Politècnica de Catalunya BARCELONA TECH (UPC) dedicado a la formulación matemática, la resolución numérica y la validación experimental de fenómenos de transferencia de calor y masa aplicado a la optimización térmica y fluido dinámica de equipos y sistemas térmicos. Aprovechando todo este conocimiento, el CTTC participa en diferentes tareas relacionadas con la simulación numérica mediante Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) de alta fidelidad en High Performance Computing (HPC) para flujos de metal líquido y la modelización dinámica de ciclos de potencia de CO2 supercríticos para las plantas nucleares de fusión dentro de FusionCAT Proyecto 2 ” “Neutrónica, producción de Tritio y ciclo operacional del combustible” y Proyecto 3 “Estudios del reactor de Fusión”, respectivamente.
Simulación CFD de alta fidelidad de metales líquidos. Aplicación a breeding blankets.
Los reactores de fusión nuclear tienen el potencial de proporcionar enormes cantidades de energía libre de CO2 utilizando combustibles (deuterio y tritio) ampliamente disponibles y prácticamente inagotables. Para hacerlo, se debe producir tritio durante la reacción de fusión. Esto se lleva a cabo en las denominadas breeding blankets (BB) donde el tritio (y el helio) resultan de la interacción del litio y los neutrones generados en el proceso de fusión. En Europa, una de las opciones de diseño para reactores de potencia como el ITER es un BB de plomo-litio refrigerado con helio.
Los parámetros clave para el diseño de un BB son la caída de presión magneto hidrodinámica (MHD), el coeficiente de transferencia de calor, la permeabilidad del tritio y los inventarios de tritio. Sin embargo, hay una falta de correlaciones específicas para los metales líquidos, especialmente en presencia de campos magnéticos. El presente proyecto pretende ser un paso más allá del estado del arte de los códigos actuales con el fin de permitir estudios numéricos detallados de los fenómenos de transferencia de calor en metales líquidos con presencia de fuertes campos magnéticos. Para ello, en primer lugar, hemos realizado una evaluación de los modelos de simulación Large-Eddy Simulation (LES) existentes para metales líquidos turbulentos haciendo una comparación con los resultados de Direct Numerical Simulation (DNS) obtenidos en el superordenador MareNostrum4 (ver Figura 1). En la Figura 2 se muestran resultados ilustrativos mostrando la mejora significativa lograda por los modelos LES.
Figura 1 – Direct Numerical Simulation de una convección Rayleigh-Bénard turbulenta de sodio líquido utilizando una malla de 1910 millones de volúmenes de control y 3872 CPU-core en el superordenador MareNsotrum 4.
Figura 2 – Evaluación de diferentes modelos LES para la predicción del número de Nusselt. El eje horizontal inferior muestra el número de volúmenes de control y el eje horizontal superior el costo computacional.
Figura 2 – Efecto del modelo LES-S3QR (propuesto por investigadores del CTTC) la predicción de la energía cinética turbulenta. Los resultados se comparan con los resultados de DNS llevados a cabo en el superordenador MareNostrum4.
Aparte de esto, hemos estado trabajando en la portabilidad eficiente del código en la variedad de arquitecturas computacionales (CPU, GPU, ARM, MIC…) que están compitiendo en la carrera hacia el HPC de exaescala. Para ello, las operaciones computacionales que conforman el algoritmo, los denominados kernels, deben ser compatibles con el paralelismo MIMD de memoria distribuida y compartida y, lo que es más importante, con el stream processing, que es un paradigma paralelo más restrictivo. En consecuencia, cuanto menor sea el número de kernels de una aplicación, más fácil será su portabilidad. Por lo tanto, el código finalmente se basará en un conjunto reducido de operaciones algebraicas: a saber, el producto matriz sparse-vector (SpMV), la combinación lineal de dos vectores y el producto escalar. Este enfoque algebraico combinado con una implementación híbrida paralela MPI+OpenMP+OpenCL proporcionará de manera natural portabilidad (y alto rendimiento) en una amplia gama de arquitecturas computacionales (ver Figura 3).
Figura 3 – Superordenadores donde se ha probado el nuevo código basado en kernels algebraicos. Los resultados detallados se pueden encontrar en X.Álvarez et al Computers & Fluids, 214:104768, 2021.
SIMULACIÓN DE SISTEMAS TÈRMICOS DE CICLOS CON sCO2 E INESTABILIDADES EN EL CONTROL RELACIONADAS CON LA TURBOMAQUINARIA
Dentro de la investigación asociada a la planta DEMO (que va más allá de ITER y es el siguiente paso hacia futuros desarrollos de fusión), se ha propuesto un ciclo de CO2 supercrítico como una alternativa prometedora a las actuales unidades de conversión de potencia. Se ha demostrado que este tipo de ciclo es bastante eficiente para los rangos de temperaturas que se pueden encontrar en el refrigerante primario de los futuros reactores de fusión.
El objetivo de este proyecto es coger impulso hacia la modelización de los fenómenos implicados en las diferentes fases de estos ciclos, con una atención especial en el comportamiento del CO2 en condiciones cercanas al punto crítico, y aplicar los modelos desarrollados en el diseño de estrategias de control adecuadas para los ciclos de potencia de CO2 en las centrales nucleares de fusión.
Una de las principales ventajas del ciclo es el hecho de que la entrada del compresor está cerca del punto crítico, aumentando de manera significativa la densidad y reduciendo el trabajo requerido en comparación con un ciclo clásico de Brayton. Sin embargo, el CO2 cambia fuertemente sus propiedades cerca del punto crítico mencionado (Figura 4), lo que crea un doble reto tecnológico y de modelización:
Los modelos simplificados clásicos de compresores se basan en mapas de rendimiento que asumen comportamiento de gas ideal con un coeficiente adiabático constante. Las propiedades reales del sCO2 están lejos de estas suposiciones. CTTC-UPC ha centrado su trabajo en identificar nuevos modelos de reducción para implementar nuevos mapas de rendimiento en un modelo Modelica de compresor que reproduzca el comportamiento real (Figura 5).
Figura 4 – Proyección del coeficiente adiabático y del factor de compresibilidad Z del CO2 cerca del punto crítico.
Figura 5 – Corrección debida a los nuevos modelos de reducción, en función de las condiciones de entrada comparadas con el punto nominal.
Debido a la fragilidad mencionada de las propiedades de entrada del compresor, muy dependientes de la presión y la temperatura, es crucial un modelado adecuado del intercambiador de calor (pre-refrigerador) de circuito impreso, localizado aguas arriba del compresor. El papel de CTTC-UPC en el proyecto es analizar las características más relevantes del intercambiador de calor (transferencia de calor, fricción, distribución de flujo, respuesta dinámica) y resumirlas en un modelo Modelica simplificado.
En resumen, los modelos actualizados de compresores e intercambiadores de calor son probablemente los dos más críticos para generar un gemelo digital del ciclo de potencia de sCO2 con una respuesta realista. Esta planta será entonces adecuada para definir y verificar las leyes de control para obtener la mejor estabilidad y rendimiento del funcionamiento de la planta.
Este trabajo realizado por CTTC UPC utilizará en colaboración con el Grupo de Investigación en Tecnologías Nucleares Avanzadas (ANT) de la UPC para incorporar estos modelos en todo un ciclo de conversión de CO2 supercrítico modelado en Modelica por ANT con fines de estrategia de control y optimización.