The exigencies imposed by the elevated thermal flux directed at a divertor under a unidirectional heating paradigm necessitate a rigorous thermo-hydraulic scrutiny of cooling channels with enhanced cooling efficacy. In this exposition, we systematically scrutinize the thermal limit characteristics of a helical-nut surfaced (HNS) tube, a prospective cooling conduit for fusion reactors. To accurately simulate the unidirectional high thermal load and subcooled flow conditions endemic to a tokamak, we have meticulously engineered a Joule heating apparatus capable of imparting heat loads up to 14.8 MW m−2 alongside a hermetically sealed experimental loop. Our empirical investigations delineate the influence of systemic parameters on the thermal limit. It is discerned that the thermal limit appreciably escalates in concordance with rising subcooling and mass flow rates. This phenomenon stems from the fact that elevated subcooling expedites vapor condensation within the channel, while an augmented flow rate enhances forced convective heat transfer dynamics. Concomitantly, the onset of nucleate boiling heat flux is observed to diminish, which can be attributed to the decrement in latent heat and liquid surface tension as pressure rises. Nonetheless, it is observed that system pressure does not exert a substantive impact on the thermal limit. Historical investigations have grappled with the challenge posed by predicting the thermal limit for HNS tubes under unidirectional high thermal loads, as extant thermal limit correlations—analyzed under subcooled flow boiling conditions—fail to account for the intricate helical fin surface structures intrinsic to HNS tubes. Consequently, these correlations consistently underestimate the thermal limit. In response, this study pioneers the formulation of a novel correlation, capable of prognosticating the thermal limit of HNS tubes subjected to unilateral high thermal loads. This correlation is meticulously derived deploying Python-based artificial intelligence regression techniques. The veracity of this innovative thermal limit correlation is rigorously validated, showcasing its proficiency in precisely predicting both the experimental results delineated in this study and the thermal limit data previously documented in extant literature with commendable accuracy.
一方向加熱条件下でダイバータに加わる高熱流束によって課される要求は、強化された冷却効率を備えた冷却チャネルの厳密な熱水力学的調査を必要とする。本論では、核融合炉の有望な冷却管であるヘリカルナット表面(HNS)管の熱限界特性を体系的に精査する。トカマクに特有の一方向高熱負荷および過冷流条件を正確にシミュレートするために、最大14.8 MW m−2の熱負荷を付与できるジュール加熱装置と密閉型実験ループを綿密に設計した。我々の実験的調査は、熱限界に対するシステムパラメータの影響を明らかにする。熱限界は、過冷度と質量流量の上昇に伴って著しく増大することが判明した。この現象は、過冷度の上昇がチャネル内の蒸気凝縮を促進し、一方で流量の増加が強制対流熱伝達ダイナミクスを強化するという事実に起因する。同時に、核沸騰開始熱流束は減少することが観察され、これは圧力上昇に伴う潜熱と液体表面張力の減少に起因する。それにもかかわらず、システム圧力は熱限界に実質的な影響を及ぼさないことが観察される。過去の研究では、一方向高熱負荷下でのHNS管の熱限界予測という課題に取り組んできたが、過冷流沸騰条件下で分析された既存の熱限界相関式は、HNS管に固有の複雑ならせん状フィン表面構造を考慮していない。その結果、これらの相関式は熱限界を一貫して過小評価している。これに応えて、本研究は、片側高熱負荷を受けるHNS管の熱限界を予測できる新しい相関式の構築を先駆的に行う。この相関式は、Pythonベースの人工知能回帰手法を用いて綿密に導出される。この革新的な熱限界相関式の妥当性は厳密に検証され、本研究で詳述された実験結果と、既存文献にこれまで記録された熱限界データの両方を、見事な精度で正確に予測する能力を示している。