A computer simulation study to unveil fluid behavior of the beam-on target of a fusion neutron source

揭示聚变中子源射束目标流体行为的计算机模拟研究

• 批准号: 22K03579
• 负责人: 中村 誠
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Kushiro National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K03579/
• 关键词: 核融合中性子源; 自由表面液体リチウム流; 数値流体シミュレーション; 遠心力; 液面形状; 液体金属; ターゲット; 自由表面; 流体シミュレーション

核融合中性子源の自由表面液体リチウム流ターゲットについて、平板近似に基づく数値流体シミュレーション(CFD)モデルを開発した。ターゲット形状は凹型なので、単に流体方程式を解くだけで自ずと解に遠心力効果が現れるはずである。しかし本解析平板近似を用いるため、流れ方向に垂直な遠心力項を流体方程式に人為的にソースタームとして導入した。汎用流体計算パッケージOpenFOAMを用いて、ナビエ・ストークス方程式を数値的に解き、3次元平板近似体系における自由表面Li流れの挙動を解析する数値流体力学計算コードを開発した。新たに開発した計算コードを用いて、ターゲットに掛かる遠心力がリチウム液面形状に及ぼす影響を評価した。本解析においてビーム入射は考慮しない。本解析において簡単のためにターゲットの曲率半径は一定（R = 0.245 m）と仮定した（すなわち遠心力は一様と仮定）。ノズル出口流速vinについて流体シミュレーションの感度解析を行ったところ、下流方向に向かって液面が増大することが分かった。さらに、入口流速が大きいほど液面の盛り上がりが大きいことが分かった。特にvin = 10~20 m/sの場合において、ターゲットのビーム入射中心位置においてリチウム液面は数mm盛り上がることが分かった。本研究の数値シミュレーションで得られた液面高さの流れ方向分布は、先行する簡易理論解析とELTL実験結果と定性的に一致した。本研究成果はthe 41st JSST Annual International Conference on Simulation Technology (JSST2022)にてOutstanding Presentation Awardを受賞され、学術的に高い評価を受けた。

开发了基于平板近似的计算流体模拟（CFD）模型，该模型是针对融合中子源的自由表面液体流量目标的。由于目标形状是凹形的，因此解决方案应通过简单地求解流体方程来自然表现出离心力效应。但是，为了使用此分析板近似，将垂直于流动方向的离心力项人为地引入流体方程中的源项。使用OpenFOAM通用流体计算套件，我们开发了一个计算流体动力学计算代码，该计算代码可以从数值上求解Navier-Stokes方程，并分析了三维板近似系统中自由表面LI流的行为。使用新开发的计算代码，评估了施加到靶标对锂液体表面形状的离心力的影响。在此分析中，没有考虑光束事件。为简单起见，我们假设曲率的目标半径是恒定的（r = 0.245 m）（即，离心力是均匀的）。在流体模拟中对喷嘴出口流量速度VIN进行了灵敏度分析，发现液位朝向下游方向增加。此外，发现入口流速度越高，液态水平上升越大。特别是，当VIN = 10至20 m/s时，发现锂液体表面在目标梁入射中心位置上升了几毫米。在本研究的数值模拟中获得的液位高度的流动方向分布在质量上与简单理论分析之前的ELTL实验结果一致。该研究结果在第41届JSST年度国际模拟技术会议（JSST2022）上获得了杰出的演讲奖，并获得了高度的学术认可。

项目成果

A computational fluid simulation study of the free-surface flow of the liquid lithium target of Advanced Fusion Neutron Source A-FNS

先进聚变中子源A-FNS液态锂靶自由表面流动的计算流体模拟研究

• 发表时间: 2022
• 期刊: Proceedings of the 41st JSST Annual International Conference on Simulation Technology (JSST 2022)
• 作者: M.M. Nakamura;M.Ikeda;T. Ebisawa;K. Masuda;M. Oyaidzu;S. Sato
• 通讯作者: S. Sato

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