考虑不同核素干涉效应的截面不确定性分析
发布时间:2020-07-17 18:44
【摘要】:反应堆物理分析中的不确定度来源主要有:简化的理论模型、核截面数据以及工程参数等。核数据作为反应堆物理计算中最基本的输入参数,其不确定度已成为反应堆物理计算中重要的不确定度来源之一。基于最佳估算模型的安全评估方法对提高核电厂的经济性具有重要意义。而不确定性与敏感性分析作为最佳估计模型中的重要组成部分,已成为新堆与核设施设计研究体系中不可或缺的一部分。因此,研究核截面数据库的不确定度对于当前压水堆以及未来反应堆都具有重要意义。本文基于抽样方法,兼顾有效共振积分抽样过程中的非线性问题,自主开发核数据不确定性分析程序SUACL。利用NJOY基于ENDF/B-VII.1产生的协方差矩阵,通过对IAEA发布的WIMS-69群截面库微扰,产生扰动截面库样本。后利用DRAGON程序进行输运计算来分析压水堆栅元计算中核数据的不确定度。由于基于不同的核评价数据库制作的协方差矩阵各异,首先分析了基于不同核评价数据库的协方差矩阵对栅元计算中无限增殖因子Kinf不确定度的影响。发现:基于不同评价核数据库,同一反应道的分析结果差别较大。如TMI-1中238U的辐射俘获截面,与ENDF/B-VII.1相比,JENDL-4.0和JEFF-3.2的计算结果分别偏差5.6%和44.4%。因此,不确定性分析中,要选用与制作核数据库相一致的评价库是重要的。其次,着重研究核数据不确定性分析中,核素之间的相关性问题。研究发现:多核素扰动模型中,核素对(1H-235U、1H-238U等)扰动下分析的总不确定度,明显偏离独立变量的合成公式的结果而接近参数相关的不确定度合成公式计算的结果。证明了核素之间存在相关性。当多核素扰动时,程序分析结果与独立变量的合成公式计算结果的偏差显著减小,表明核素之间的关联性应存在两种对立的关系,即正、负相关性。多核素扰动模型的建立,明显减少总不确定度的分析样本,提高了分析效率。最后,基于反向抽样法自主开发了敏感性分析程序SCAC,来进行敏感性方法研究。通过自设例题对其原理进行可行性分析,并以SUACL产生的文件为输入,实现了抽样法的核数据敏感性分析。综上所述,核截面不确定性分析过程中,选用与截面制作相一致的评价库及考虑核素之间的相关问题都是有必要的,直接利用抽样方法进行敏感性分析的技术路线也是可行的。
【学位授予单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TL329
【图文】:
2.1.3邋SUACL程序介绍逡逑对应上节所介绍的蒙卡抽样分析的流程,编写了核数据不确定性分析程序逡逑SUACL。整个分析过程如图2-1所示。当前分析中采用多重独立参数的标准正逡逑态分布来获取随机数。但是各个能群的截面之间存在相关性与不确定性,所有逡逑独立的随机数需要经协方差数据处理才能产生截面的扰动因子。扰动因子的推逡逑导公式(2-11)-(2-13)。其中,先将相对协方差矩阵S,拆分成以单位特征向量为逡逑元素的矩阵F与以特征值为元素的对角矩阵D。期间,出现的负特征值须转化逡逑为零特征值[33]。满足无负特征值后,对特征值矩阵中各个元素进行开方求根,逡逑再与特征向量矩阵合并成开方形式的相对协方差矩阵然后,开方形式的相逡逑对协方差矩阵d同标准正态抽样的随机数<^(0,1)相乘,加上同维度的单位矩逡逑阵/既可以得到扰动因子P。目前本文中所有的相对协方差矩阵均来源于NJOY逡逑产生的协方差数据库中。由于无法判断各反应道的协方差矩阵的正定性,因此逡逑在SUACL采用Jacobi旋转方法分解矩阵134]。满足于Jacobi旋转方法的条件仅逡逑为分解得矩
数逦TMI-1逡逑剂逦h2o逡逑径[mm]逦9.391逡逑径[mm]逦0.955逡逑度[mm]逦0.673逡逑直径[mm]逦14.427逡逑-1栅元在热态满功率条件下K,nfF确定度逡逑(ENDF/B-VI丨.1)邋TSUNAMI邋(ENDF/B-VII.l)邋UNIC3.64E-1逦2.79E-1逦3.05E-1逦3.771.95E-1逦2.11E-1逦1.94E-1逦1.956.13E-1逦2.64E-1逦5.87E-1逦1.977.82E-2逦7.67E-2逦9.53E-2逦7.899.42E-2逦1.84E-2逦N/A逦9.566.61E-2逦7.15E-2逦N/A逦7.003.68E-2逦2.74E-2逦N/A逦3.791.52E-2逦1.52E-2逦N/A逦1.46s逦10.928逦>逡逑
两种类型的截面差别都比较明显。在压水堆输运计算中,低能群截逡逑面对欠,4的贡献值相较于其他能群更大。因此,若协方差数据库中,低能区的逡逑截面值差异越大,不确定性分析结果差别亦越大。图3-2中,两协方差数据库逡逑中1H的弹性散射截面的差异值大于1H辐射俘获截面的差异值,这与不确定性逡逑分析结果的差异相符,同时也验证原因推测的可靠性。逡逑10邋avs.Efor'H(n,elas)逦邋01逦)0邋0vs.Efor1H(n,Y)逦邋,逡逑逦SUACL逦—i逦—邋TSUNAMI-1邋D逡逑—TSUNAMI-ID逦逦SUACL逡逑10°邋-逦-邋10°逡逑f邋102^逦-邋102邋f逡逑?I逦2邋10'-逦-邋10'逡逑s逦V逦s逡逑?邋J邋\邋?邋10-2-逦-邋10!逡逑0邋10,j逦\逦■1°,逦5逡逑\邋10-3-邋-邋10J逡逑」逦\逦邋X...逡逑10-:邋10-1邋10°邋101邋102邋103邋104邋106邋10s邋107邋102邋10'1邋10。邋101邋102邋1邋03邋1邋0*邋106逡逑Neutron邋energy邋(eV)逦Neutron邋energy邋(eV)逡逑图3-2不同协方差数据库中响的对比图3-3不同协方差数据库中巾的对比逡逑3.1.1.2邋TMI-1栅元中不同协方差数裾的影响逡逑根据前面测试结果
本文编号:2759791
【学位授予单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TL329
【图文】:
2.1.3邋SUACL程序介绍逡逑对应上节所介绍的蒙卡抽样分析的流程,编写了核数据不确定性分析程序逡逑SUACL。整个分析过程如图2-1所示。当前分析中采用多重独立参数的标准正逡逑态分布来获取随机数。但是各个能群的截面之间存在相关性与不确定性,所有逡逑独立的随机数需要经协方差数据处理才能产生截面的扰动因子。扰动因子的推逡逑导公式(2-11)-(2-13)。其中,先将相对协方差矩阵S,拆分成以单位特征向量为逡逑元素的矩阵F与以特征值为元素的对角矩阵D。期间,出现的负特征值须转化逡逑为零特征值[33]。满足无负特征值后,对特征值矩阵中各个元素进行开方求根,逡逑再与特征向量矩阵合并成开方形式的相对协方差矩阵然后,开方形式的相逡逑对协方差矩阵d同标准正态抽样的随机数<^(0,1)相乘,加上同维度的单位矩逡逑阵/既可以得到扰动因子P。目前本文中所有的相对协方差矩阵均来源于NJOY逡逑产生的协方差数据库中。由于无法判断各反应道的协方差矩阵的正定性,因此逡逑在SUACL采用Jacobi旋转方法分解矩阵134]。满足于Jacobi旋转方法的条件仅逡逑为分解得矩
数逦TMI-1逡逑剂逦h2o逡逑径[mm]逦9.391逡逑径[mm]逦0.955逡逑度[mm]逦0.673逡逑直径[mm]逦14.427逡逑-1栅元在热态满功率条件下K,nfF确定度逡逑(ENDF/B-VI丨.1)邋TSUNAMI邋(ENDF/B-VII.l)邋UNIC3.64E-1逦2.79E-1逦3.05E-1逦3.771.95E-1逦2.11E-1逦1.94E-1逦1.956.13E-1逦2.64E-1逦5.87E-1逦1.977.82E-2逦7.67E-2逦9.53E-2逦7.899.42E-2逦1.84E-2逦N/A逦9.566.61E-2逦7.15E-2逦N/A逦7.003.68E-2逦2.74E-2逦N/A逦3.791.52E-2逦1.52E-2逦N/A逦1.46s逦10.928逦>逡逑
两种类型的截面差别都比较明显。在压水堆输运计算中,低能群截逡逑面对欠,4的贡献值相较于其他能群更大。因此,若协方差数据库中,低能区的逡逑截面值差异越大,不确定性分析结果差别亦越大。图3-2中,两协方差数据库逡逑中1H的弹性散射截面的差异值大于1H辐射俘获截面的差异值,这与不确定性逡逑分析结果的差异相符,同时也验证原因推测的可靠性。逡逑10邋avs.Efor'H(n,elas)逦邋01逦)0邋0vs.Efor1H(n,Y)逦邋,逡逑逦SUACL逦—i逦—邋TSUNAMI-1邋D逡逑—TSUNAMI-ID逦逦SUACL逡逑10°邋-逦-邋10°逡逑f邋102^逦-邋102邋f逡逑?I逦2邋10'-逦-邋10'逡逑s逦V逦s逡逑?邋J邋\邋?邋10-2-逦-邋10!逡逑0邋10,j逦\逦■1°,逦5逡逑\邋10-3-邋-邋10J逡逑」逦\逦邋X...逡逑10-:邋10-1邋10°邋101邋102邋103邋104邋106邋10s邋107邋102邋10'1邋10。邋101邋102邋1邋03邋1邋0*邋106逡逑Neutron邋energy邋(eV)逦Neutron邋energy邋(eV)逡逑图3-2不同协方差数据库中响的对比图3-3不同协方差数据库中巾的对比逡逑3.1.1.2邋TMI-1栅元中不同协方差数裾的影响逡逑根据前面测试结果
【参考文献】
相关期刊论文 前2条
1 冉旭;张晓华;李捷;杨帆;吴鹏;;核电厂最佳估算加不确定性分析方法研究综述[J];科技视界;2015年24期
2 于正文;尹庆莉;;求特征值的Jacobi方法[J];山东科学;2011年06期
本文编号:2759791
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