周云龙 侯延栋 李洪伟 孙 斌

(东北电力大学能源与动力工程学院，吉林 吉林 132012)

核反应堆在“半环”运行期间发生小破口冷却剂丧失事故(SBLOCA)或余热排出系统损坏的情况下，堆芯内的冷却剂被衰变热加热，燃料棒束间冷却剂的池沸腾很有可能发生。在这种情况下，空泡份额的分布是决定两相混合程度的重要两相流参数。因此，准确地预测空泡份额对核反应堆设计和安全运行是至关重要的[1]。

目前，在一些文献中已经提出了一些预测棒束间空泡份额的预测模型。Cunningham J P和Yeh H C通过修改Wilson’s基于模拟压水堆发生失水事故而得出的经验关系式，提出了棒束通道的空泡份额预测关系式[2]。Ishizuka T等在高压条件下做了8×8棒束的实验研究，提出了漂移流模型的经验关系式[3]。Kamei A等对4×4棒束中空气和水的气液两相流进行了研究，得出了漂移流模型分布参数和漂移速度的经验关系式[4]。Paranjape S等基于8×8棒束的实验研究得出了漂移流模型的经验关系式[5]。但是，由于受到实验条件的限制，大多数模型的适用范围非常有限，仅限于实验的条件范围内，很难在实际中得到广泛应用。因此，能够提出一个可以在较大范围内预测空泡份额的模型是十分必要的。

由于人工神经网络具有良好的容错性和自适应性，许多人采用神经网络的方法解决非线性系统的建模问题，取得了满意的效果。基于此，提出了构建人工神经网络预测棒束通道内空泡份额的方法。笔者应用Anklam T M和Byong-Jo Y的实验数据成功训练出了人工神经网络(ANN)，并用训练成功的ANN提出了棒束通道内空泡份额的预测关系式。……