Investigation of heat transfer near the critical point of R134a

Neue Kraftwerkskonzepte, wie zum Beispiel der sogenannte Supercritical Water Cooled Reactor
(SCWR), nutzen überkritisches Wasser als Kühlmittel. Mit überkritischem Wasser ist ein vereinfachtes
und kompaktes Kraftwerk mit einer enormen Steigerung des thermischen Wirkungsgrades
möglich. Eine zuverlässige und genaue Vorhersage der Wärmeübertragung ist unerlässlich, um
diese Kraftwerke zu entwerfen und sicher zu betreiben. Flüssigkeiten weisen bei einem Druck
nahe dem kritischen Punkt starke Änderungen der thermophysikalischen Eigenschaften auf. Diese
Änderungen können die Turbulenz reduzieren und somit den Wärmeübergang beeinträchtigen.
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Experimente sind notwendig, um diese Phänomene zu verstehen, Modelle für die Wärmeübertragungsvorhersage zu entwickeln und zu validieren. Experimente mit überkritischem Wasser
erfordern Testeinrichtungen, die sehr kostspielig und komplex im Aufbau, Wartung und Betrieb
sind. Daher werden die Experimente mit einem Modellfluid durchgeführt. Dies bedeutet jedoch,
dass die Ergebnisse des Modellfluids auf Wasser übertragen werden müssen.
Ziel dieser Studie ist es, Wärmeübergangsphänomene in der Nähe des kritischen Punktes zu untersuchen
und Fluid-zu-Fluid-Skalierungsmodelle für den Wärmeübergang bei überkritischen Bedingungen
zu bewerten. Zwei umfangreiche Versuchsreihen zum Wärmeübergang bei überkritischen
Bedingungen für das Fluid R134a und CO2 werden durchgeführt. Der Einfluss von Druck,
Eingangstemperatur, Massenstrom und Wärmestrom auf den Wärmeübergang werden im Detail
untersucht. Darauffolgend werden die Effekte des Auftriebs und der thermisch induzierten
Beschleunigung der Strömung auf den Wärmeübergang im Detail diskutiert. Die Entdeckung
von neuen Phänomenen, wie dem Einfluss der Eintrittstemperatur, verbessert das Verständnis des
Wärmeübergangs bei überkritischen Bedingungen. Zusätzlich werden Strömungsinstabilitäten
mit unerwartetem Einfluss auf den Wärmeübergang beobachtet und diskutiert. Weitere Gründe
für die hohe Abweichungen zu Daten aus der Literatur und die schwierige Reproduzierbarkeit
nahe dem pseudokritischen Punkt werden identifiziert. Basierend auf den durchgeführten Experimenten
dieser Studie werden zwei zuverlässige Datenbanken für R134a und CO2 vorgeschlagen.
Diese werden verwendet, um Wärmeübertragungskorrelationen der Literatur zu bewerten, wobei
die Korrelation von Chen und Fang die Daten am Besten reproduziert. Mit einer zusätzlichen
Datenbank für Wasser werden die Datenbanken für die direkte Validierung von Fluid-to-Fluid-
Skalierungsmodellen genutzt. Zu diesem Zweck wird eine neue und zuverlässige Methode für den
Vergleich der skalierten Daten mit bestehenden experimentellen Daten entwickelt. Die Auswertung
zeigt, dass die bisher entwickelten Modelle nur bestimmte Fluidkombinationen oder bestimmte
beeinflusste Daten zuverlässig skalieren können. Die vorhandenen Datenbanken werden
verwendet, um die Modelle von Cheng et al. und Tian et al. an die Fluidkombination R134a-
Wasser und CO2-Wasser anzupassen. Zusätzlich werden Experimente zum kritischen Wärmestrom
bei hohem unterkritischem Druck mit R134a durchgeführt. Die Einflüsse von Druck, Unterkühlung
am Eingang und Massenstrom werden diskutiert. Die Daten werden zur Beurteilung
von Korrelationen verwendet und mit einem Modell, das auf dem Modell von Ahmad basiert, zu
Wasser skaliert. Die skalierten Daten sind gut mit der CHF-Look-up-Tabelle von Groeneveld et al.
reproduzierbar. Die Korrelationen von Katto und Ohno sowie Shah sind in der Lage, den kritischen
Wärmestrom selbst bei Druck nahe dem kritischen Punkt genau vorherzusagen.

New power plant concepts, which are currently being investigated, use water at supercritical conditions
as coolant like the SupercriticalWater cooled Reactor (SCWR).With supercritical water, a
compact and simplified power plant with an enormous increase of the thermal efficiency is possible.
A reliable and accurate prediction of the heat transfer is essential to design and safely operate
these power plants. Fluids at pressure close to the critical point exhibit strong variations of the
thermal-physical properties. Those changes can lead to a reduced turbulence production and thus
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to a impairment of the heat transfer. Experiments are necessary to understand these phenomena in
order to develop and validate models for the heat transfer prediction. Caused by the high critical
point of water, these experiments require test facilities which are very expensive and complex to
construct, maintain and operate. Therefore, the experiments are conducted with a model fluid as
coolant. This means, however, that the data of the model fluid must be scaled to water conditions.
The purpose of this study is to investigate heat transfer phenomena nearby the critical point and to
validate the fluid-to-fluid scaling models for heat transfer at supercritical conditions and for critical
heat flux. Two extensive sets of experimental investigations for the heat transfer at supercritical
conditions are conducted for the fluid R134a and CO2. The influence of pressure, inlet temperature,
mass flux and heat flux on the heat transfer are investigated in detail. The effect of buoyancy
and thermal-induced bulk flow acceleration on the heat transfer are discussed in detail. The discovery
of new phenomena like the influence of the inlet temperature improves the understanding of the
heat transfer at supercritical conditions. Reasons for high deviations between data of the literature
and the difficult reproducibility close to the pseudo-critical point are identified. Additionally, flow
instabilities with unexpected influence on the heat transfer are observed and discussed. Based on
the conducted experiments of this study, two reliable databases are proposed for R134a and CO2,
respectively. The databases are used to assess heat transfer correlations of the literature. Overall,
the correlation of Chen and Fang predicts the data at best. An additional database for water is
proposed. The databases are used to directly validate and modify fluid-to-fluid scaling models for
heat transfer at supercritical conditions. For this purpose, a new and reliable method for the comparison
of the scaled data with existing experimental data is developed. An evaluation shows that
the models developed so far are only able to reliably scale a certain fluid combination or certain
influenced data. The existing databases are used to fit the models of Cheng et al. and Tian et al. to
the fluid-combination R134a-water and CO2-water. Additionally, critical heat flux (CHF) experiments
are conducted with R134a as coolant. The influences of pressure, inlet subcooling and mass
flux are discussed for an improved understanding of the critical heat flux at high pressures. The
data are used to asses correlations and are scaled to water using a model based on Ahmad’s model.
The scaled data show a good comparison with the CHF look-up table of Groeneveld et al.. The
correlations of Katto and Ohno as well as Shah are able to predict the CHF well, even at pressures
close to the critical point.