清华大学学报(自然科学版)

作者：卢铁忠, 邹铨, 吴梦奇, 罗一洋, 桂南, 杨星团, 姜胜耀

单位：1. 清华大学 核能与新能源技术研究院, 先进核能技术协同创新中心, 先进反应堆工程与安全教育部重点实验室, 北京 100084,2. 中国核能电力股份有限公司, 北京 100097

关键词：高温气冷堆,球床流动传热,计算流体力学-离散单元法(CFD-DEM)耦合,图形处理器(GPU),卷积神经网络(CNN)

针对球床式反应堆高温球流耦合模拟研究的新进展, 重点阐述了球流与传热机理基础研究; 在反应堆全堆芯尺度数值模拟与人工智能方面, 近期取得了突破性进展。主要涵盖三大方向：球流模拟技术, 传热机理研究, 智能算法应用。核心成果是自主研发的GRAPE三维并行计算平台, 在普通工作站实现了千万级球流系统的高精度高效模拟; 发展了球尺度传热模型; 融合了神经网络加速的辐射传热算法与改进的网格搜索技术, 展现出优异的全堆芯球床温度场预测能力, 开发了RT-Net多分支卷积网络和Pre-Net图像生成网络。上述成果标志着球流研究方法论的质的飞跃, 不仅解决了该领域的关键技术难题, 更为高温多相球流系统的多物理场耦合分析建立了新范式, 并指出了今后高温气冷堆堆芯研发的重点问题及发展方向。

来源：2025年第12期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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