Von Experten begutachtete Arbeiten zu Berechnungsmethoden: eine Methode zur Optimierung des Belastungsmusters auf der Grundlage der diskreten Differentialentwicklung, eine Datenzerlegungsmethode für die vollständige Monte-Carlo-Transport-Abbrand-Berechnung und ein Monte-Carlo-Abschirmungsdesign mit einer Berechnungsmethode für große Störungen. Veröffentlicht in Annals of Nuclear Energy und Nuclear Science and Techniques.
Referenzen
- A loading pattern optimization method based on discrete differential evolution[J]. Annals of Nuclear Energy, 2019, 137: 107057. DOI:10.1016/j.anucene.2019.107057
- Data decomposition method for full-core Monte Carlo transport–burnup calculation[J]. Nuclear Science and Techniques, 2018, 29(2). DOI:10.1007/s41365-018-0366-4
- Monte Carlo shielding design with a large perturbation calculation method[J]. Annals of Nuclear Energy, 2020, 138: 107186. DOI:10.1016/j.anucene.2019.107186
Veröffentlichungen
A loading pattern optimization method based on discrete differential evolution
Eine Methode zur Optimierung des Lademusters, die auf der diskreten Differentialentwicklung basiert
A loading pattern optimization method based on discrete differential evolution[J]. Annals of Nuclear Energy, 2019, 137: 107057.
Kurzfassung
Die Optimierung des Kernlademusters (Core Loading Pattern, LP) ist ein kombinatorisches Optimierungsproblem mit erheblichen Auswirkungen auf die wirtschaftliche und sicherheitstechnische Leistung eines Reaktors. Allerdings ist die Suche nach einer optimalen Lösung für Kernbeladungsmuster aufgrund der Vielzahl an Kombinationen von Brennelementen ein sehr komplexes Problem. Für diese Arbeit wurde eine Methode zur Optimierung des Belastungsmusters entwickelt, die auf der diskreten Differentialentwicklung basiert. Zur Evaluierung der Methode wurde ein mit SuperMC gekoppeltes Programm entwickelt und anhand eines PWR-Testfalls validiert. Das Programm wurde dann angewendet, um den radialen Leistungsspitzenfaktor des Watts Bar Nuclear 1-Reaktors unter der Einschränkung des Kritikalitätszustands des Reaktors zu minimieren. Die Ergebnisse zeigten, dass die diskrete Differentialentwicklung bei der LP-Optimierung zuverlässig und effektiv ist.
Data decomposition method for full-core Monte Carlo transport–burnup calculation
Datenzerlegungsmethode für die vollständige Monte-Carlo-Transport-Abbrand-Berechnung
Data decomposition method for full-core Monte Carlo transport–burnup calculation[J]. Nuclear Science and Techniques, 2018, 29(2).
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Monte Carlo shielding design with a large perturbation calculation method
Monte-Carlo-Abschirmungsdesign mit einer Methode zur Berechnung großer Störungen
Monte Carlo shielding design with a large perturbation calculation method[J]. Annals of Nuclear Energy, 2020, 138: 107186.
Kurzfassung
Die korrelierte Probenahmemethode, die bei der einmaligen Partikeltransportberechnung ungestörte und gestörte Ergebnisse liefern kann, ist eine weit verbreitete Störungsmethode bei der Monte-Carlo-Berechnung (MC). Es bestehen jedoch Schwierigkeiten bei der Bewältigung von Abschirmungsproblemen, z.B. Materialaustausch und Geometriestörung. In diesem Artikel wurde eine Methode zur Berechnung großer Störungen (LPC) vorgestellt, die auf der Grundlage von SuperMC untersucht wurde. Die Wirksamkeit dieser LPC-Methode wurde vorläufig mit einem Benchmark-Abschirmexperiment verifiziert und validiert. Im Gegensatz zu mehreren unabhängigen MC-Berechnungen ergab eine Störungsberechnung mit der LPC-Methode mehrere gestörte Ergebnisse des Experiments, was vergleichsweise zeitsparend war. Die Ergebnisse zeigten, dass die maximalen Unterschiede zwischen der Störung und den unabhängigen MC-Berechnungen 0,4 % bzw. 2,8 % für Materialaustausch- und Geometriestörungsfälle betrugen. Daher kann die LPC-Methode effektiv beim Abschirmungsdesign eingesetzt werden.