El pasado 29 de febrero tuvo lugar la jornada anual de I+D+i del Consejo de Seguridad Nuclear (CSN). Esta jornada tiene como objetivo fomentar el debate y la divulgación de los numerosos proyectos puestos en marcha por el Consejo. Esta sesión anual pública está dirigida tanto a representantes de otros grupos de interés especializados y con conocimientos sobre cuestiones relacionadas con la seguridad nuclear y radiológica, como al público en general, con el fin de dar visibilidad a los proyectos financiados por el CSN.
Durante la jornada, se presentaron los avances realizados en el proyecto "NUCLEVS: Validación, calibración y aplicación de modelos de propagación de incendios en escenarios reales de Centrales Nucleares", financiado en la Convocatoria 2022 de Proyectos de I+D+i del CSN (Ref. SUBV-18/2022).
En esta primera anualidad del proyecto, se ha estado trabajando en el desarrollo de una importante campaña experimental para la validación de los modelos computacionales de incendios empleados en el análisis de la predicción de la propagación de incendios en distintos recintos de las centrales nucleares. La campaña experimental consta de tres subcampañas importantes. En la primera, se emplea el equipo Fire Propagation Apparatus, donde se han modificado las condiciones de ventilación y de flujo de calor externo a las que se somete una muestra de heptano para caracterizar sus reacciones de combustión en atmósferas viciadas. En la segunda subcampaña, se utiliza un recinto a escala para analizar la combustión de una balsa de heptano en un incendio confinado con distintas aberturas para su ventilación y con distintos tamaños de bandeja. Finalmente, se está llevando a cabo una subcampaña en el calorímetro de gran escala, Room Corner Test, para caracterizar la combustión bajo distintas condiciones de ventilación en un escenario a escala real y obtener datos experimentales para realizar la validación de distintos modelos de incendios.
Así mismo, se están realizando tareas de modelado de ensayos experimentales de los programas PRISME para evaluar y validar el desempeño de los distintos modelos computacionales seleccionados en el proyecto.
