Nghiên cứu tính toán hiện tượng sôi dưới bão hòa dòng hai pha trong kênh dẫn đứng sử dụng phương pháp mô phỏng động học dòng chảy cfd

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ NGHIÊN CỨU TÍNH TỐN HIỆN TƯỢNG SƠI DƯỚI BÃO HỒ DỊNG HAI PHA TRONG KÊNH DẪN ĐỨNG SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MƠ PHỎNG ĐỘNG HỌC DỊNG CHẢY CFD NGUYỄN NGỌC ĐẠT dat.nguyenngoc@outlook.com.vn Ngành Kỹ thuật Hạt nhân Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Văn Thái Viện: Vật lý Kỹ thuật HÀ NỘI, 04/2022 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu tính tốn tượng sơi bão hồ dịng hai pha kênh dẫn đứng sử dụng phương pháp mô động học dòng chảy CFD NGUYỄN NGỌC ĐẠT dat.nguyenngoc@outlook.com.vn Ngành Kỹ thuật Hạt nhân Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Văn Thái Chữ ký GVHD Viện: Vật lý Kỹ thuật HÀ NỘI, 04/2022 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn : NGUYỄN NGỌC ĐẠT Đề tài luận văn: “Nghiên cứu tính tốn tượng sơi bão hồ dịng hai pha kênh dẫn đứng sử dụng phương pháp mơ động học dịng chảy CFD” Chuyên ngành: Kỹ thuật Hạt nhân Mã số HV: 20202644M Cán hướng dẫn: TS Nguyễn Văn Thái Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 21/04/2022 với nội dung sau: • • • • Bổ sung danh mục ký hiệu toán học; Giảm số lượng trích dẫn khơng cần thiết; Sắp xếp lại hợp lý vị trí hình vẽ bảng biểu; Giải thích dễ hiểu phương pháp mơ hình hố dựa mạng nơ-ron nhân tạo (ANN); • Biện luận giải thích chi tiết kết luận văn; • Đưa nhược điểm nghiên cứu; • Chỉnh sửa lại lỗi đánh máy tả Hà Nội, ngày tháng năm Người hướng dẫn Tác giả luận văn TS Nguyễn Văn Thái Nguyễn Ngọc Đạt CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TS Trần Kim Tuấn THƯ VIỆN TẠ QUANG BỬU Xác nhận nhận lại luận văn sau sửa chữa mã số ………………… Ngày……tháng……năm 2022 (Ký ghi rõ họ tên) ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Tên đề tài tiếng Việt: NGHIÊN CỨU TÍNH TỐN HIỆN TƯỢNG SƠI DƯỚI BÃO HỒ DỊNG HAI PHA TRONG KÊNH DẪN ĐỨNG SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MƠ PHỎNG ĐỘNG HỌC DỊNG CHẢY CFD Tên đề tài tiếng Anh: A STUDY OF TWO – PHASE SUBCOOLED FLOW BOILING PHENOMENA IN VERTICAL CHANNEL WITH CFD SIMULATION METHOD Giáo viên hướng dẫn Ký ghi rõ họ tên TS Nguyễn Văn Thái LỜI CAM ĐOAN Học viên xin cam đoan: Luận văn “Nghiên cứu tính tốn tượng sơi bão hồ dịng hai pha kênh dẫn đứng sử dụng phương pháp mô động học dịng chảy CFD” cơng trình nghiên cứu riêng học viên hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Văn Thái, Bộ môn Kỹ thuật Hạt nhân Vật lý Môi Trường, Viện Vật lý Kỹ thuật, Đại học Bách Khoa Hà Nội Luận văn có tham khảo nghiên cứu tài liệu khác ngồi nước, tất trích dẫn đầy đủ Các số liệu luận văn sử dụng trung thực, kết trình bày luận văn chưa tác giả cơng bố cơng trình khác Hà Nội, ngày 26 tháng 04 năm 2022 Giáo viên hướng dẫn Học viên Cao học Ký ghi rõ họ tên Ký ghi rõ họ tên TS Nguyễn Văn Thái Nguyễn Ngọc Đạt đốn thơng số tượng, góp phần nâng cao khả tính tốn mơ phân tích an tồn hạt nhân Nghiên cứu đạt mục tiêu đề sử dụng phương pháp CFD mơ tả tượng sơi bão hồ kênh dẫn đứng Khảo sát mơ hình sơi nhằm khuyến cáo việc sử dụng mơ hình sơi, đồng thời đề xuất mơ hình dựa ANN dự đốn tượng cục góp phần nâng cao khả tính tốn mơ tượng sơi bão hoà Đề xuất hướng phát triển Với kết phân tích trình bày luận văn Nghiên cứu đưa nhận định hạn chế cần cải thiện mơ hình tính toán sử dụng nghiên cứu sau: Các mơ hình thành phần chế trao đổi động lượng bề mặt phân cách pha mô tả lực lực kéo, lực nhớt tường, lực nâng, lực phân tán rối cần nghiên cứu cải thiện Điều có ảnh hưởng quan trọng đến việc tính tốn vận tốc pha phân bố hệ số pha Cần cải thiện mô hình phương trình vận chuyển IATE cách xem xét sử dụng mơ hình 2-nhóm IATE, cải thiện mơ hình tính tốn thành phần nguồn tương ứng, đặc biệt thành phần nguồn sôi Cần cải thiện mơ hình sơi bão hồ liên quan đến mơ hình phân chia thơng lượng nhiệt bề mặt gia nhiệt, mơ hình ANSD nhằm tính tốn xác nhiệt độ bề mặt gia nhiệt vùng lân cận Bài toán đặt nghiên cứu sử dụng sở liệu SUBO với số điểm liệu cịn hạn chế Để ứng dụng hiệu nâng cao khả dự đoán mơ hình ANN cần nghiên cứu cải thiện phương pháp lựa chọn bổ sung sở liệu Với kết khả quan bước đầu từ việc xây dựng thành cơng tảng tối ưu hố sử dụng mơ hình dựa ANN dự đốn thơng số tượng dịng hai pha sơi bão hoà, mở triển vọng to lớn việc ứng dụng mơ hình dựa ANN sau: Sử dụng ANN dự đốn trực tiếp thơng số quan trọng hệ số pha hơi, IAC, nhiệt độ, áp suất, vận tốc dòng chảy hai pha 92 Sử dụng ANN dự đốn thơng số quan trọng sử dụng q trình tính tốn chương trình CFD đường kính tần suất bọt rời khỏi bề mặt gia nhiệt, mật độ tâm sơi hoạt tính, thay mơ hình tương quan thực nghiệm có Sử dụng ANN để tính tốn thành phần phương trình bảo tồn, tính tốn thành phần nguồn phương trình IATE 93 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] T.-W Ha, J J Jeong, B.-J Yun and H Y Yoon, "Improvement of the MARS subcooled boiling model for low-pressure, low-Pe flow conditions," Annals of Nuclear Energy, vol 120, pp 236-245, 2018 [2] C H Song, W P Baek and J K Park, "Thermal-hydraulic test and analyses for the APR1400’s development and licensing," Nuclear Engineering and Technology, vol 39, pp 299-312, 2007 [3] B J Yun et al., "Downcomer boiling phenomena during the reflood phase of a large-break LOCA for the APR1400," Nuclear Engineering and Design, vol 239, pp 2064-2074, 2008 [4] O S Al-Yahia and D Jo, "ONB, OSV, and OFI for subcooled flow boiling through a narrow rectangular channel heated on one-side," International Journal Heat Mass Transfer, vol 116, pp 136-151, 2018 [5] C Cai, I Mudawar, H Liu and X Xi, "Assessment of void fraction models and correlations for subcooled boiling in vertical upflow in a circular tube," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 171, 2021 [6] M Ishii and K Mishima, "Two-fluid model and hydrodynamic constitutive relations," Nuclear Engineering and Design, vol 82, pp 107-126, 1984 [7] M Ishii and T Hibiki, Thermo-fluid dynamics of two-phase flow, New York, USA: Springer INC, 2006 [8] Y Liu, N T Dinh, Y K Sato and B Niceno, "Data-driven modeling for boiling heat transfer: using deep neural networks and high-fidelity simulation results," Applied Thermal Engineering, vol 144, no 5, 2018 [9] Q Sun, R Yang and H Zhao, "Predictive study of the incipient point of net vapor generation in low-flow subcooled boiling," Nuclear Engineering and Design, vol 225, pp 249-256, 2003 [10] T.-W Ha, B.-J Yun and J J Jeong, "Improvement of the subcooled boiling model for thermal-hydraulic system codes," Nuclear Engineering and Design, vol 364, 2020 [11] S J Kim, R C Johns, J Yoo and E Baglietto, "Progress toward simulating departure from nucleate boiling at high-presure applications with selected wall boiling closures," Nuclear Science and Engineering, 2020 [12] H Y Y B U Bae, D J Euh, C H Song and G C Park, "Computational Analysis of a subcooled boiling flow with a one-group interfacial area transport equation," Journal of Nuclear Science and Technology, vol 45, no 4, pp 341-351, 2008 [13] B U Bae, B J Yun, H Y Yoon, C H Song and G C Park, "Analysis of subcooled boiling flow with one-group interfacial area transport equation 95 and bubble lift-off model," Nuclear Engineering and Design, vol 240, pp 2281-2294, 2010 [14] V T Nguyen, C.-H Song, B.-U Bae and D.-J Euh, "The dependence of wall lubrication force on liquid velocity in turbulent bubbly two-phase flows," Journal of Nuclear Science and Technology, vol 50, no 8, pp 781798, 2013 [15] O M Zeitoun, Subcooled Flow Boiling and Condensation, Canada: PhD Thesis, McMaster University, 1994 [16] R P Roy, S Kang, J A Zarate and A Laporta, "Turbulent subcooled boiling flow-experiments and simulations," ASME Journal Heat Transfer, vol 124, pp 73-93, 2002 [17] R Situ, T Hibiki, X Sun, Y Mi and M Ishii, "Flow structure of subcooled boiling in an internally heated annulus," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 47, pp 5351-5364, 2004 [18] T H Lee, G C Park and G J Lee, "Local flow characteristics of subcooled boiling flow of water in a vertical concentric annulus," International Journal of Multiphase Flow, vol 28, pp 1351-1368, 2002 [19] M O Kim, S J Kim and G C Park, "The assessment of subcooled boiling models at low pressure," in 5th International Conference on Multiphase Flow (ICMF04), Japan, 2004 [20] B J Yun, B U Bae, D J Euh, G C Park and C H Song, "Characteristics of the local bubble parameters of a subcooled boiling flow in an annulus," Nuclear Engineering and Design, vol 240, pp 2295-2303, 2010a [21] B J Yun, B U Bae, D J Euh and C H Song, "Experimental investigation of local two-phase flow parameters of a subcooled boiling flow in an annulus," Nuclear Engineering and Design, vol 240, pp 3956-3966, 2010b [22] G Wang, Q Zhu, Z Dang and M I X Yang, "Prediction of interfacial area concentration in a small diameter round pipe," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 130, pp 252-265, 2019 [23] J Kelly, "Constitutive model development needs for reactor safety thermalhydraulic code," in The OECD/CSNI specialist Meeting on Advanced Instrumentation and Measurement Techniques, Santa Barbara, USA, 1997 [24] G Kocamustafaogullari and M Ishii, "Foundation of the interfacial area transport equation and its closure relations," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 38, pp 481-493, 1995 [25] S K M I Q Wu, "One-group interfacial area transport in vertical bubbly flow," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 41, pp 11031112, 1998 96 [26] T Hibiki and M Ishii, "Development of one-group interfacial area transport equation in bubbly flow systems," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 45, pp 2351-2372, 2002 [27] W Yao and C Morel, "Volumetric interfacial area prediction in upward bubbly two-phase flow," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 47, pp 307-328, 2004 [28] X Y Fu and M Ishii, "Two-group interfacial area transport in vertical airwater flow mechanistic model," Nuclear Engineering and Design, vol 219, pp 143-168, 2002 [29] X Sun, S Kim, M Ishii and S G Beus, "Modeling of bubble coalescence and disintegration in confined upward two-phase flow," Nuclear Engineering and Design, vol 230, pp 3-26, 2004 [30] G Kocamustafaogullari and M Ishii, "Interfacial area and nucleate site density in boiling systems," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 26, pp 1377-1387, 1983 [31] N Kurul and M Podowski, "Multidimensional effects in forced convection subcooled boiling," in The 9th International Heat Transfer Conference, Jerusalem, Israel, 1990 [32] N Basu, G R Warrier and V K Dhir, "Wall heat flux partitioning during subcooled flow boiling at low pressure," in HT2003, ASME Summer Heat Transfer Conference, Las Vegas, Nevada, USA, 2003 [33] N Basu, G R Warrier and V K Dhir, "Wall Heat Flux Partitioning During Subcooled flow boiling: Part 1-Model development," Journal of Heat Transfer, vol 127, 2005a [34] N Basu, G R Warrier and V K Dhir, "Wall Heat Flux Partitioning During Subcooled flow boiling: Part 2-Model validation," Journal of Heat Transfer, p 127, 2005b [35] V I Tolubinsky and D M Konstanchuk, "Vapor bubbles growth rate and heat transfer intensity at subcooled water boiling," Heat Transfer, vol 5, 1970 [36] M Lemmert and L M Chawla, "Influence of flow velocity on surface boiling heat transfer coefficient," Heat Transfer Boiling, vol 237, 1977 [37] C H Wang and V K Dhir, "Effect of surface wettability on active nucleation site density during pool boiling of water on a vertical surface," Journal of Heat Transfer, vol 115, 1993 [38] R J Benjamin and A R Balakrishnan, "Nucleation Site Density in pool boiling of binary mixtures: Effect of surface micro-roughness and surface and liquid physical properties," The Canadian Journal of Chemical Engineering, vol 75, 1997 97 [39] N Basu, G R Warrier and V K Dhir, "Onset of nucleate boiling and active nucleation site density suring subcooled flow boiling," Journal of Heat Transfer, vol 124, 2002 [40] E Krepper and R Rzehak, "CFD for subcooled flow boiling: Simulation of DEBORA experiments," Nuclear Engineering and Design, vol 241, pp 3851-3866, 2011 [41] W Fritz, "Maximum volume of vapor bubbles," Physics Z, vol 36, 1935 [42] R Cole, "Bubble Frequencies and departure volumes at sub atmospheric pressure," AIChE Journal, vol 13, 1967 [43] R Cole and W M Rohsenow, "Correlation of bubble departure diameters for boiling of saturated liquids," Chem Eng Prog Symp Ser, vol 65, pp 211-213, 1969 [44] H C Unal, "Maximum bubble diameter, maximum bubble growth time and bubble growth rate during the subcooled nucleate flow boiling of water up to 17.7 MN/m2," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 19, pp 643-649, 1976 [45] J F Klausner, R Mei, D M Bernhard and L Z Zeng, "Vapor bubble departure in forced convective boiling," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 36, pp 651-662, 1993 [46] R Situ, J Y Tu, G H Yeoh, T Hibiki and G C Park, "Assessment of effect of bubble departure frequency in forced convection subcooled boiling," in 16th Australasian Fluid Mechanics Conference, Australia, 2007 [47] D Prabhudharwadkar, M A Lopez-de-Bertodano, T Hibiki and J R Buchanan-Jr., "Assessment of subcooled boiling wall boundary correlations for two-fluid model CFD," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 79, pp 602-617, 2014 [48] A S Iskhakov, N T Dinh and E Chen, "Integration of neural networks with numerical solution of PDEs for closure models development," Physics Letters A, vol 406, 2021 [49] Y Mi, M Ishii and L H Tsoukalas, "Flow regime identification methodology with neural networks and two-phase flow models," Nuclear Engineering and Design, vol 204, pp 87-100, 2001 [50] G Su, K Fukuda, K Morita, M Pidduck, D Jia, T Matsumoto and R Akasaka, "Applications of Artificial Neural Network for the prediction of flow boiling curves," Journal of Nuclear Science and Technology, vol 39, no 11, pp 1190-1198, 2002 [51] A A D Castillo, E Santoyo and O G-Valladares, "A new void fraction correlation inferred from artificial neural networks for modeling two-phase 98 flows in geothermal wells," Computers and Geosciences, vol 41, pp 2539, 2012 [52] O Alizadeh, M Rahimi, J Sanjari and A Alsairafi, "CFD and artificial neural network modeling of two-phase flow pressure drop," International Communications in Heat and Mass Transfer, vol 36, no 8, pp 850-856, 2009 [53] J Zhang, Y Ma, M Wang, D Zhang, S Qiu, W Tian and G Su, "Prediction of flow boiling heat transfer coefficient in horizontal channels varying from conventional to small-diameter scales by genetic neural network," Nuclear Engineering and Technology, vol 51, pp 1897-1904, 2019 [54] G Su, K Morita, K Fukuda, M Pidduck, D Jia and J Miettinen, "Analysis of the critical heat flux in round vertical tubes under low pressure and flow oscillation conditions Applications of artificial neural network," Nuclear Engineering and Design, vol 220, no 1, pp 17-35, 2003 [55] J H Ferziger and M Peric, Computational Methods for Fluid Dynamics 3rd, Berlin, Germany: Springer, 2002 [56] B U Bae, Development of CFD code for subcooled boiling two-phase flow with modeling the interfacial area transport equation, Korea: PhD thesis, Seoul National University, 2008 [57] AEA, CFX-4 Solver Manual, UK, 1997 [58] H Setoodeh, W Ding, D Lucas and U Hampel, "Prediction of Bubble Departure in Forced Convection Boiling with a Mechanistic Model That Considers Dynamic Contact Angle and Base Expansion," Energies, vol 12, no 10, 2019 [59] T Hibiki and M Ishii, "Active nucleation site density in boiling systems," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 46, pp 2587-2601, 2003 [60] H J Ivey, "Relationships between bubble frequency, departure diameter and rise velocity in nucleate boiling," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 10, pp 1023-1040, 1967 [61] K Stephan, "Physical fundamentals of vapor bubble formation," Heat Transfer in Condensation and Boiling, 1992 [62] N Zuber, "Nucleate boiling The region of isolated bubbles and the similarity with natural convection," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 6, pp 53-78, 1963 [63] W E Ranz and W R Marshall, "Evaporation from drops," Chemical Engineering Progress, vol 48, pp 142-180, 1952 99 [64] A A Amsden and F H Harlow, "The SMAC method: A numerical technique for calculating incompressible fluid flow," Report LA-4370, Los Alamos Scientific Lab, 1971 [65] S V Patankar, Numerical heat transfer and fluid flow, USA: CRC Press, 1980 [66] B.-G Huh, D.-J Euh, B.-J Yun, Y.-J Youn, H.-Y Yoon and C.-H Song, Experimental and analytical study of interfacial area transport phenomena in a vertical two-phase flow, KAERI/TR-2955/2005, Daejeon: KAERI, 2005 [67] H X Huấn, Giáo trình phương pháp số, Hà Nội, Việt Nam: Đại học Quốc gia Hà Nội, 2004 [68] M A Christon, "The consistency of pressure-gradient approximations used in multi-dimensional shock hydrodynamics," International Journal for Numerical Methods in Fluids, vol 64, pp 71-97, 2010 [69] T J Barth, "Recent developments in high order k-exact reconstruction on unstructured meshes," in AIAA 31st Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, AIAA-93-0668, Reno, NV, 1993 [70] D Drew, L Cheng and R T J Lahey, "The analysis of virtual mass effect in two-phase flow," International Journal of Multiphase Flow, vol 5, pp 233-242, 1979 [71] R Barrett, M Beery, T F Chan, J Demmel, J M Donato, J Dongarra, V Eijkhout, R Pozo, C Romine and H V d Vorsr, Templates for the solution of linear systems building blocks for iterative methods 2nd edition, Society for Industrial and Applied Mathematics [72] M Ishii and N Zuber, "Drag coefficient and relative velocity in bubbly, droplet or particulate flows," AIChE Journal, vol 25, pp 843-855, 1979 [73] E Krepper, B Koncar and Y Egorov, "CFD modeling of subcooled boiling-concept, validation and application to fuel assembly design," Nuclear Engineering and Design, vol 237, pp 716-731, 2007 [74] J R T Lahey, "The simulation of multidimensional multiphase flows," Nuclear Engineering and Design, vol 235, pp 1043-1060, 2005 [75] I Kataoka and A Serizawa, "Analysis of turbulence structure of gas-liquid two-phase flow under forced convective subcooled boiling," in The 2nd Japanese-German Symposium on Multi-phase Flow, Tokyo, Japan, 1997 [76] X D Fang, Y Yuliang, A Xu, L Tian and Q Wu, "Review of correlations for subcooled flow boiling heat transfer and assessment of their applicability to water," Fusion Engineering and Design, vol 122, 2017 [77] H Yu and B M Wilamowski, "Levenberg-Marquardt Training," in Intelligent systems, CRC Press, 2011 100 [78] N D Nguyen and V T Nguyen, "Development of ANN structural optimization framework for data-driven prediction of local two-phase flow parameters," Progress in Nuclear Energy, vol 146, 2022 [79] T Cong, G Su, S Z Qiu and X W Tian, "Applications of ANNs in flow and heat transfer problems in nuclear engineering: A review work," Progress in Nuclear Energy, vol 62, pp 54-71, 2013 [80] M H Beale, M T Hagan and H B Demuth, Neural Network Toolbox – User’s Guide, MATLAB, MathWorks, 2016 [81] Liang X., et al., "A data driven deep neural network model for predicting boiling heat transfer in helical coils under high gravity," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol 166, 2021 [82] Gupta, T.K and Raza, K., "Optimizing deep feedforward neural network architecture: A Tabu Search based approach," Neural Processing Letters, vol 51, 2020 [83] P Benardos and G C Vosniakos, "Optimizing feedforward artificial neural network architecture," Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol 20, no 3, pp 365-382, 2007 [84] R P Lippman, "An Introduction to computing with neural nets," IEEE ASSP Magazine, vol 4, no 2, pp 4-22, 1987 [85] J Heaton, "Introduction to Neural Networks for Java, second edition," Inc Heaton Research, 2008 [86] G H Yeoh and J Y Tu, "A unified model considering force balances for departing vapor bubbles and population balance in subcooled boiling flow," Nuclear Engineering and Design, vol 235, pp 1251-1265, 2005 [87] Lemmon, E W., Bell, I H., Huber, M L., & McLinden, M O., NIST Standard Reference Database 23: Reference Fluid Thermodynamic and Transport Properties-REFPROP, Version 10.0, National Institute of Standards and Technology Standard Reference Data Program, Gaithersburg., 2018 [88] W Zhang, T Hibiki and K Mishima, "Application of artificial neural network to developing void fraction correlation for two-phase flow in minichannel," in 12th International Topical Meeting on Nuclear Reactor Thermal Hydraulics, Pittsburgh, PA, US, 2007 [89] W Zhang, T Hibiki and K Mishima, "Correlations of two-phase frictional pressure drop and void fraction in mini-channel," Int J Heat Mass Tran, vol 53, pp 453-465, 2010 [90] K G Sheela and S N Deepa, "Review on Methods to Fix Number of Hidden Neurons in Neural Networks," Mathematical Problems in Engineering, pp 1-11, 2013 101 [91] J J Grefenstette, "Optimization of Control Parameters for Genetic Algorithms," IEEE Transaction on Systems, MAN and Cybernetics, Vols SMC-16, no 1, 1986 [92] P A Diaz-Gomez and D F Hougen, "Initial Population for Genetic Algorithms: A Metric Approach," in The 2007 International Conference on Genetic and Evolutionary Methods (GEM), Las Vegas, Nevada, USA, 2007 102 PHỤ LỤC Phương pháp tính tốn kết đầu mơ hình dựa ANN Ngun lý tính tốn tác giả (Nguyễn Ngọc Đạt) phát triển dựa mơ hình cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo feedforward Dựa ngun lý này, hồn tồn nhập ma trận trọng số hệ số hiệu chỉnh vào code tính tốn thuỷ nhiệt để xác định đầu mơ hình ANN Sau thực quy trình tối ưu hố, thơng tin cấu hình mơ hình ANN lưu lại bao gồm: (i) ma trận hệ số trọng số 𝑊; (ii) ma trận hệ số hiệu chỉnh (𝐵); (iii) hàm kích hoạt (hàm truyền) lớp nơ-ron 𝑓 Các thông tin sử dụng để tính tốn đầu mơ hình dựa ANN Hình mơ tả ngun lý tính tốn đầu với mơ hình ANN có lớp ẩn Hàm kích hoạt lớp vào lớp hàm tuyến tính (𝑝𝑢𝑟𝑒𝑙𝑖𝑛): 𝑦 = 𝑝𝑢𝑟𝑒𝑙𝑖𝑛(𝑥) = 𝑥 Hàm kích hoạt lớp ẩn thường sử dụng hàm tan-sigmoid (𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔): 𝑦 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔(𝑥) = −1 + 𝑒 −2𝑥 Mỗi tham số đầu vào (input parameter) giá trị đích tương ứng có dải giá trị thực định giới hạn khoảng giá trị nhỏ (𝑋𝑚𝑖𝑛 ) giá trị lớn (𝑋𝑚𝑎𝑥 ) sở liệu sử dụng để xây dựng mơ hình ANN Các giá trị tiền xử lý để chuẩn hoá từ giá trị thực 𝑋 thành giá trị chuẩn hoá 𝑌 nằm dải giá trị [𝑌𝑚𝑖𝑛 , 𝑌𝑚𝑎𝑥 ] thông qua hàm 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥 sau: 103 𝑌 = 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥 (𝑋 ) = (𝑌𝑚𝑎𝑥 − 𝑌𝑚𝑖𝑛 )(𝑋 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 ) + 𝑌𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑚𝑎𝑥 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 Để chuyển từ giá trị chuẩn hoá 𝑌 sang giá trị thực 𝑋 tương ứng, sử dụng hàm 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥 sau: 𝑋 = 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥 (𝑌) = (𝑋𝑚𝑎𝑥 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 )(𝑌 − 𝑌𝑚𝑖𝑛 ) + 𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑌𝑚𝑎𝑥 − 𝑌𝑚𝑖𝑛 Các tham số đầu vào ANN biểu diễn dạng vector cột, tương ứng với ma trận 𝐼𝑁[𝑚 × 1], 𝑚 số lượng tham số đầu vào Đầu vào tiền xử lý hàm 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥, sau 𝐼𝑁 biến đổi thành 𝐼𝑁𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 [𝑚 × 1] 𝐼𝑁𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 [𝑚 × 1] = 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥 (𝐼𝑁[𝑚 × 1]) Sau qua lớp ẩn thứ 1, bao gồm ℎ1 nơ-ron, ma trận hệ số trọng số 𝑊1 [ℎ1 × 𝑚], ma trận hệ số hiệu chỉnh 𝐵1 [ℎ1 × 1] tín hiệu biến đổi thành ma trận 𝐻𝐷1[ℎ1 × 1] 𝐻𝐷1[ℎ1×1] = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔(𝑊1,[ℎ1×𝑚] × 𝐼𝑁𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑,[𝑚×1] + 𝐵1,[ℎ1×1] ) Sau qua lớp ẩn thứ 𝑛, bao gồm ℎ𝑛 nơ-ron, ma trận trọng số hệ số hiệu chỉnh tương ứng 𝑊𝑛 [ℎ𝑛 × ℎ𝑛−1 ] 𝐵𝑛 [ℎ𝑛 × 1], tín hiệu biến đổi thành ma trận 𝐻𝐷𝑛[ℎ𝑛 × 1] 𝐻𝐷𝑛[ℎ𝑛 ×1] = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔(𝑊𝑛,[ℎ𝑛 ×ℎ𝑛−1] × 𝐻𝐷(𝑛 − 1)[ℎ𝑛−1×1] + 𝐵𝑛,[ℎ𝑛 ×1] ) Sau qua lớp với 01 nơ-ron, ma trận trọng số hệ số hiệu chỉnh tương ứng 𝑊𝑂𝑈𝑇 [1 × ℎ𝑛 ] 𝐵𝑂𝑈𝑇 [1 × 1], tín hiệu biến đổi thành ma trận 𝑂𝑈𝑇[1 × 1] Ở số 𝑛 dùng để lớp ẩn cuối phía trước lớp 𝑂𝑈𝑇[1×1] = 𝑝𝑢𝑟𝑒𝑙𝑖𝑛(𝑊𝑜𝑢𝑡,[1×ℎ𝑛] × 𝐻𝐷𝑛[ℎ𝑛 ×1] + 𝐵𝑜𝑢𝑡,[1×1] ) Đầu (𝑅𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡) ANN tính cách áp dụng hàm 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥 để chuyển từ giá trị chuẩn hoá sang giá trị thực sau: 𝑅𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡 = 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥 (𝑂𝑈𝑇) 104 LÝ LỊCH KHOA HỌC I Sơ lược lý lịch: - Họ tên: NGUYỄN NGỌC ĐẠT Giới tính: Nam - Sinh ngày: 03 tháng 04 năm 1997 - Nơi sinh: Tỉnh Hải Dương - Quê quán: Xã Nam Hồng, Huyện Nam Sách, Tỉnh Hải Dương - Chức vụ: Học viên Cao học - Đơn vị công tác: Bộ môn Kỹ thuật Hạt nhân Vật lý Môi trường, Viện Vật lý Kỹ thuật, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội (HUST) - Địa liên lạc: Ngõ 2, đường Nguyễn Đăng Lành, khu Nguyễn Văn Trỗi, thị trấn Nam Sách, huyện Nam Sách, tỉnh Hải Dương - Điện thoại di động: 0868864042 - E-mail: dat.nguyenngoc@outlook.com.vn II Quá trình đào tạo: Đại học: - Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo: từ tháng 09/2015 đến tháng 08/2020 - Trường đào tạo: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Bằng tốt nghiệp đạt loại: Giỏi - Ngành học: Kỹ thuật Hạt nhân Thạc sĩ: - Hệ đào tạo: Thạc sĩ Khoa học Thời gian đào tạo: từ tháng 10/2020 đến tháng 04/2022 - Trường đào tạo: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội - Chuyên ngành học: Kỹ thuật Hạt nhân - Tên luận văn: Nghiên cứu tính tốn tượng sơi bão hồ dịng hai pha kênh dẫn đứng sử dụng phương pháp mô động học dòng chảy CFD - Người hướng dẫn Khoa học: TS Nguyễn Văn Thái Trình độ ngoại ngữ: Tiếng Anh (TOEIC-690) III Q trình cơng tác chun mơn kể từ tốt nghiệp đại học: Thời gian Từ tháng 10/2020 - Nơi công tác HUST Công việc đảm nhận Nghiên cứu Luận văn Thạc sĩ IV Giải thưởng thời gian thực luận văn: Học bổng Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội cho Học viên Cao học trị giá 100% học phí khố học Thạc sĩ (2020) Học bổng JINED lĩnh vực Kỹ thuật Hạt nhân cho Học viên Cao học có cơng bố Tạp chí Khoa học uy tín (2021) Giải thưởng cho nhà khoa học trẻ có báo cáo xuất sắc Hội nghị Khoa học Cơng nghệ Hạt nhân tồn quốc lần thứ 14 (2021) 105 IV Các cơng trình khoa học cơng bố sản phẩm luận văn: Báo cáo Hội nghị: Ngoc Dat Nguyen, Van Thai Nguyen., “Performance comparison of ANN-based model and empirical correlation for void fraction prediction of subcooled boiling flow in vertical upward channel”, Vietnam Conference of Nuclear Science and Technology (VINANST-14), December 09-10, 2021, Da Lat City, Lam Dong, Vietnam Thi Hong Ngoc Le, Ngoc Dat Nguyen, Van Thai Nguyen., “Identification of Cold-Leg break size in LOCA accident using Artificial Neural Networks and simulation database”, Vietnam Conference on Nuclear Science and Technology (VINANST-14), December 09-10, Da Lat City, Lam Dong, Vietnam Tạp chí Khoa học: Ngoc Dat Nguyen, Van Thai Nguyen., “Application of artificial neural network for prediction of local void fraction in vertical subcooled boiling flow”, Nuclear Science and Technology, Vol 11, No (2021), pp 14-22 Ngoc Dat Nguyen, Van Thai Nguyen., “Development of ANN structural optimization framework for data-driven prediction of local two-phase flow parameter”, Progress in Nuclear Energy, Vol 146 (2022) 104176, https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2022.104176, ISI-Q1 (IF=2.256) Tôi cam đoan nội dung viết thật Hà Nội, ngày 22 tháng 03 năm 2022 NGƯỜI KHAI KÝ TÊN 106 ... ? ?Nghiên cứu tính tốn tượng sơi bão hồ dòng hai pha kênh dẫn đứng sử dụng phương pháp mơ động học dịng chảy CFD? ?? lựa chọn nhằm nghiên cứu góp phần cải thiện khả phân tích, mơ tượng dịng hai pha. .. ĐOAN Học viên xin cam đoan: Luận văn ? ?Nghiên cứu tính tốn tượng sơi bão hồ dịng hai pha kênh dẫn đứng sử dụng phương pháp mơ động học dịng chảy CFD? ?? cơng trình nghiên cứu riêng học viên hướng dẫn. .. dịng hai pha sơi bão hồ Trên sở phân tích tổng quan nghiên cứu tồn cần cải thiện, đề tài: ? ?Nghiên cứu tính tốn tượng sơi bão hồ dịng hai pha kênh dẫn đứng sử dụng phương pháp mơ động học dịng chảy