Quando um dos maiores terremotos modernos atingiu o Japão em 11 de março de 2011, os reatores nucleares de Fukushima-Daiichi desligaram automaticamente, conforme planejado. Os sistemas de emergência, que teriam ajudado a manter o resfriamento necessário do núcleo, foram destruídos pelo tsunami subsequente. Como o reator não conseguia mais se resfriar, o núcleo superaqueceu, resultando em um grave derretimento nuclear, o que não se via desde o desastre de Chernobyl em 1986.
Desde então, os reatores melhoraram exponencialmente em termos de segurança, sustentabilidade e eficiência. Ao contrário dos reatores de água leve em Fukushima, que tinham refrigeração líquida e combustível de urânio, a geração atual de reatores tem uma variedade de opções de refrigeração, incluindo misturas de sal fundido, água supercrítica e até gases como o hélio.
O Dr. Jean Ragusa e o Dr. Mauricio Eduardo Tano Retamales do Departamento de Engenharia Nuclear da Texas A&M University têm estudado um novo reator de quarta geração, reatores de leito de seixo. Os reatores de leito de seixos usam elementos de combustível esféricos (conhecidos como seixos) e um líquido para refrigeração (geralmente um gás).
“Existem cerca de 40.000 seixos de combustível em tal reator”, disse Ragusa. “Pense no reator como um balde realmente grande com 40.000 bolas de tênis dentro.”
Durante um acidente, conforme o gás no núcleo do reator começa a aquecer, o ar frio de baixo começa a subir, um processo conhecido como resfriamento por convecção natural. Além disso, os seixos do combustível são feitos de carbono pirolítico e partículas isotrópicas tristrestruturais, tornando-os resistentes a temperaturas de até 1600 graus Celsius. Como um reator de temperatura muito alta (VHTR), os reatores de leito de seixos podem ser resfriados por circulação natural passiva, tornando teoricamente impossível a ocorrência de um acidente como o de Fukushima.
No entanto, durante a operação normal, um fluxo de alta velocidade resfria as pedras. Esse fluxo cria movimento ao redor e entre as pedras de combustível, semelhante à forma como uma rajada de vento altera a trajetória de uma bola de tênis. Como você explica o atrito entre as pedras e a influência desse atrito no processo de resfriamento?
Esta é a pergunta que Ragusa e Tano pretendiam responder em sua publicação mais recente na revista Nuclear Technology intitulada “Estudo do método de elemento discreto-dinâmica de fluidos computacional acoplada de fluxos de desvio em um reator de leito de seixos”.
“Resolvemos a localização dessas ‘bolas de tênis’ usando o Método dos Elementos Discretos, onde contabilizamos o movimento induzido pelo fluxo e o atrito entre todas as bolas de tênis”, disse Tano. “O modelo acoplado é então testado em relação às medições térmicas no experimento SANA.”
O experimento SANA foi conduzido no início da década de 1990 e mediu como os mecanismos em um reator trocam ao transmitir calor do centro do cilindro para a parte externa. Este experimento permitiu que Tano e Ragusa tivessem um padrão para validar seus modelos.
Como resultado, suas equipes desenvolveram um modelo acoplado de Dinâmica de Fluidos Computacional-Métodos de Elementos Discretos para estudar o fluxo sobre um leito de seixos. Esse modelo agora pode ser aplicado a todos os reatores de leito de seixos de alta temperatura e é o primeiro modelo computacional desse tipo a fazer isso. São ferramentas de altíssima precisão como essa que permitem aos fornecedores desenvolver reatores melhores.
“Os modelos computacionais que criamos nos ajudam a avaliar com mais precisão diferentes fenômenos físicos no reator”, disse Tano. “Como resultado, os reatores podem operar com uma margem maior, teoricamente produzindo mais energia e aumentando a segurança do reator. Fazemos a mesma coisa com nossos modelos de reatores de sal fundido para o Departamento de Energia.”
À medida que a inteligência artificial continua a avançar, suas aplicações para modelagem e simulação computacional aumentam. “Estamos em um momento muito emocionante para o campo”, disse Ragusa. “E encorajamos todos os alunos em potencial interessados em modelagem computacional a entrar em contato, porque esse campo provavelmente ainda existirá por um longo tempo.”
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