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基于实测数据融合的堆芯物理模型反演优化方法及工业验证研究
被引量：
2
1
作者
郭林
张凯
+1 位作者
万承辉
吴宏春
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1432-1439,共8页
由于堆芯运行过程中的组件辐照生长、冷却剂高速冲击等因素,燃料组件不可避免地会出现弯曲现象。但机组运行期间无法直接测量燃料组件弯曲状态,导致数值模拟采用的堆芯物理模型与真实堆芯状态之间存在差异,直观上表现为堆芯功率分布的...
由于堆芯运行过程中的组件辐照生长、冷却剂高速冲击等因素,燃料组件不可避免地会出现弯曲现象。但机组运行期间无法直接测量燃料组件弯曲状态,导致数值模拟采用的堆芯物理模型与真实堆芯状态之间存在差异,直观上表现为堆芯功率分布的计算值与实测值存在显著误差。为了提高数值模拟精度,本文开展了基于实测数据融合的堆芯物理模型反演优化方法研究:采用人工神经网络算法,通过大量样本训练建立堆芯物理模型与实测数据物理场之间的显式函数关系;基于三维变分算法和实测数据物理场,建立物理模型反演优化代价函数,通过实测数据反演优化得到与真实状态更为接近的堆芯物理模型。为了实现方法验证,本文利用国内某商用压水堆核电厂的功率分布实测数据对堆芯燃料组件弯曲实现了反演优化。数值结果表明:采用反演优化得到的堆芯物理模型,可将堆芯功率分布计算误差的最大值由13.4%降至7.7%,显著提升了堆芯数值模拟结果的精度。因此,本文提出的基于实测数据融合的堆芯物理模型反演优化方法能够显著提高堆芯数值模拟的精度,在核反应堆数字孪生技术研发中具有重要的应用价值。
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关键词
实测数据融合
模型反演优化
三维变分算法
人工神经网络算法
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职称材料
题名
基于实测数据融合的堆芯物理模型反演优化方法及工业验证研究
被引量：
2
1
作者
郭林
张凯
万承辉
吴宏春
机构
西安交通大学核科学与技术学院
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1432-1439,共8页
基金
国家重点研发计划(2022YFB1902600)。
文摘
由于堆芯运行过程中的组件辐照生长、冷却剂高速冲击等因素,燃料组件不可避免地会出现弯曲现象。但机组运行期间无法直接测量燃料组件弯曲状态,导致数值模拟采用的堆芯物理模型与真实堆芯状态之间存在差异,直观上表现为堆芯功率分布的计算值与实测值存在显著误差。为了提高数值模拟精度,本文开展了基于实测数据融合的堆芯物理模型反演优化方法研究:采用人工神经网络算法,通过大量样本训练建立堆芯物理模型与实测数据物理场之间的显式函数关系;基于三维变分算法和实测数据物理场,建立物理模型反演优化代价函数,通过实测数据反演优化得到与真实状态更为接近的堆芯物理模型。为了实现方法验证,本文利用国内某商用压水堆核电厂的功率分布实测数据对堆芯燃料组件弯曲实现了反演优化。数值结果表明:采用反演优化得到的堆芯物理模型,可将堆芯功率分布计算误差的最大值由13.4%降至7.7%,显著提升了堆芯数值模拟结果的精度。因此,本文提出的基于实测数据融合的堆芯物理模型反演优化方法能够显著提高堆芯数值模拟的精度,在核反应堆数字孪生技术研发中具有重要的应用价值。
关键词
实测数据融合
模型反演优化
三维变分算法
人工神经网络算法
Keywords
measured data fusion
model inversion optimization
three-dimensional variational algorithm
artificial neural network algorithm
分类号
TL329 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于实测数据融合的堆芯物理模型反演优化方法及工业验证研究
郭林
张凯
万承辉
吴宏春
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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