ITER中国固态TBM中子增殖与氚增殖研究
需积分: 5 102 浏览量
更新于2024-08-19
收藏 254KB PDF 举报
"ITER中国固态TBM中子倍增剂和氚增殖剂布置优化 (2006年)"
在核能领域,特别是国际热核实验堆(ITER)的研究中,固态实验包层模块(Test Blanket Module, TBM)是关键组件之一,它负责中子的捕获以及氚的生产,以实现聚变反应的持续进行。这篇2006年的论文,由贾小波等人发表于《清华大学学报(自然科学版)》,详细探讨了在ITER的中国氦冷固态实验包层模块(Helium Cooled Solid Test Blanket Module, HCSB-TBM)中的中子倍增剂和氚增殖剂的最佳布置策略。
论文中提到,TBM的设计需要考虑其物理性能,尤其是氚增殖率,这是实现核聚变自持反应的重要因素。研究人员利用蒙特卡洛粒子输运程序MCNP(Monte Carlo N-particle transport code)进行模拟计算,该程序广泛应用于核工程领域,用于模拟和分析粒子(如中子)在材料中的传输行为。
研究的核心在于寻找最佳的铍(Be)和锂硅酸盐(Li4SiO4)体积比例,这两种材料分别作为中子倍增剂和氚增殖剂。中子倍增剂能够增加中子的数量,而氚增殖剂则通过与中子相互作用生成氚,氚是维持聚变反应的关键燃料。通过MCNP模拟,研究发现当Be和Li4SiO4的体积比在2到6之间时,氚增殖率可以达到最大值1.20。这一结果对于优化TBM的氚增殖效率至关重要。
基于这些发现,论文提出了采用Be和Li4SiO4的夹层布置方式,以接近最优体积比。具体来说,选择前端Be和Li4SiO4的体积比为2,可以实现氚增殖率为1.158,这个数值接近理论上的最大值,且足够满足聚变运行对氚自持的需求。
文章的关键词包括氦冷固态技术、实验包层模块、中子倍增以及氚增殖率,表明研究的焦点在于通过优化材料比例和布局,提升TBM在实际运行中的氚增殖性能,以支持ITER项目中的核聚变研究。该研究对于未来聚变能源的开发具有深远的影响,因为它提供了关于如何有效利用和管理聚变反应中关键资源的科学依据。
2019-09-05 上传
2020-01-05 上传
2019-09-18 上传
2023-07-27 上传
2023-05-25 上传
2023-05-24 上传
2023-06-02 上传
2023-06-09 上传
2023-05-16 上传
weixin_38703295
- 粉丝: 10
- 资源: 935
最新资源
- Twinkle Tray:轻松一招,多屏亮度管理
- WHOIS-Python-Bot:自动抓取WHOIS信息的Python脚本
- Mario Kart 64课程代码生成器实现与React应用实践
- Node.js SecureSecret模块:文件加密保护技术指南
- React自定义渲染器react-blessed:实验性的祝福体验
- 后端Node.js与前端React简易集成方法
- 基于Java的SSM物流环境监测系统开发与应用
- RPKI存储库RIPE Atlas测量套件的Python实现
- 即时域名检查器工具:扩展程序助力域名搜索
- 互惠生关系网:HTML视角下的交互作用分析
- 零基础Python开发入门教程详解(第一季)
- IsoStack: React.js 同构应用程序堆栈入门
- 深入解析babel:通天塔的工作原理与实践指南
- 机器学习特征选择技巧实操指南
- Chataigne:艺术家与技术的融合,模块化交互神器
- GD32中BL0939单片机的串口读取与故障检测方法