Análisis experimental y computacional de modelos termofluidomecánicos para el diseño de ingeniería con metales líquidos

Abstract

Es importante disponer de una herramienta con la cual diseñar dispositivos de uso industrial y comercial que trabajen con metales líquidos (fuentes de neutrones de alta intensidad, núcleos de sistemas de transmutación nuclear, reactores de fisión de nueva generación, instalaciones de irradiación de materiales o reactores de fusión nuclear). Los códigos CFD (Computational Fluid Dynamics) son una de esas herramientas, y la manera de llevar a cabo su validación es la simulación de experimentos existentes. La turbulencia y la presencia de dos o más fases, son los dos principales problemas a los que tiene que hacer frente un código CFD. La mayoría de los modelos de turbulencia presentes en los códigos CFD se basan en considerar la proporcionalidad directa entre el transporte de cantidad de movimiento turbulento y el transporte turbulento de calor. Precisamente, el coeficiente de difusión del calor turbulento, se asume que sea proporcional a la viscosidad turbulenta a través de una constante empírica, llamada número de Prandtl turbulento. El valor de este número, en los códigos comerciales está entre 0,9 y 0,85 dependiendo del modelo de turbulencia, lo cual significa que en los códigos se asume que el transporte turbulento tanto de cantidad de movimiento como de calor, son prácticamente equivalentes. Esta asunción no es cierta en los flujos de metales líquidos, donde se demuestra que la transmisión de calor por turbulencia es pequeña frente a la transmisión de calor molecular. La solución pasa por aumentar el número de Prandtl turbulento, o abandonar la analogía de Reynolds, en el tratamiento de la turbulencia. Por otro lado, en los metales líquidos la capa límite térmica es más ancha que la de velocidad, y las funciones de pared incluidas en los códigos no satisfacen adecuadamente los flujos turbulentos de los fluidos con bajo número de Prantdl (los metales líquidos). Sí serían adecuados, si el mallado es tal, que la celda más cercana a la pared, está dentro de la subcapa laminar, en la cual la propiedad dominante es la conductividad molecular. En la simulación de flujo multifase los códigos se encuentran con una serie de dificultades, que en el caso de que las densidades de los fluidos que intervienen sean muy diferentes entre sí (como ocurre con los metales líquidos y los gases), serán aún mayores. La modelización de la interfase gas metal líquido, así como el encontrar una correlación válida para los coeficientes de resistencia y sustentación para el movimiento de las burbujas en el seno del metal líquido, son dos de los principales retos en la simulación de este tipo de flujos. Las dificultades no se limitan sólo a la simulación mediante CFD, las medidas experimentales de velocidad de las burbujas y del metal líquido también son complicadas. Hay parámetros que no se pueden definir bien: la trayectoria y la forma de las burbujas entre ellos. En el campo de aplicación industrial de los metales líquidos, los altos valores de los coeficientes de expansión volumétrica y de conductividad térmica hacen que estos fluidos sean muy atractivos en la refrigeración por convección libre en dispositivos de alta densidad de potencia. Tomando como base uno de los diseños de ADS (Accelerator Driven System), y teniendo en cuenta la dificultad que conlleva el uso de múltiples modelos físicos, los cálculos realizados muestran cómo, en caso de fallo eléctrico, la operación de la instalación puede continuar de forma segura. Para la validación de los códigos CFD en su uso como herramienta de diseño, uno de los fenómenos donde cuantitativamente más dificultades encuentran los códigos es en los que aparecen en la modelización de las superficies libres. Un buen ajuste de los modelos multifase y de turbulencia es imprescindible en este tipo de simulaciones. Efectivamente, en la instalación de irradiación de materiales IFMIF, la formación de ondas en la superficie libre del flujo de Litio, es un fenómeno que hay que tratar de evitar, y además se requiere predecir las temperaturas, para ver si hay peligro de ebullición del metal líquido. La simulación llevada a cabo se enfoca al análisis termohidráulico. Variando la velocidad de inyección de Litio desde 10 hasta 20 m/s, se comprueba que las temperaturas máximas quedan alejadas del punto de ebullición del Litio, debido al aumento de presión producido por la fuerza centrífuga. Una de las cuestiones más críticas que se presentan en las fuentes de neutrones sería la refrigeración de la ventana metálica sobre la que incide el haz de protones. La simulación de experimentos como MEGAPIE y TS-1, permite la “visualización” de recirculación en el flujo, de los puntos de estancamiento, de los puntos calientes, etc, y da una fotografía de las zonas críticas del diseño.