GPU加速的六角形几何特征线方法与多核共振研究

发布时间：2020-07-02 13:49

【摘要】：针对矩形几何的堆芯设计,国内外已经有一批精度高、功能齐全的输运计算程序,而针对六角形几何堆芯的高精度输运计算程序发展相对滞后。本论文开发了一款针对六角形几何堆芯的高精度全堆输运计算程序。由于六角形堆芯几何结构相对复杂,本文采用了特征线输运方法作为输运计算程序的理论模型。特征线输运方法虽然具有几何处理能力强的特点,但是计算速度慢,无法满足工程应用的需求。为了提高特征线输运方法的计算速度,本文结合六角形堆芯的几何特性提出了“栅元重组”的粗网有限差分(CMFD)加速手段。为进一步提高计算速度,本文将GPU并行计算技术应用到所开发的特征线输运程序中并提出CMFD与GPU并行计算混合的加速模式,显著提高特征线输运计算速度。在提高精度方面,准确的多群截面是所有分群输运模型的计算基础,而共振核在共振能区多群有效截面的计算(共振计算)一直是堆物理计算领域的难题,针对传统共振计算方法计算精度不高、处理组件非栅格效应能力差的缺点,本论文提出了改进的Stamm’ler方法和简化的共振干涉因子,在保证较好计算精度的同时,还使共振计算流程更加简洁。首先,基于计算精度、几何处理能力以及并行计算可能性上的考虑,本文选用了特征线输运计算方法(Method of Characteristics),并开发了一套基于六角形几何的全堆特征线输运计算程序。在程序中,使用了模块化特征线(Modular Ray Tracing)的几何处理方法。模块化特征线方法既保证了组件内几何处理的任意性,同时又通过避免计算和保存重复结构的组件内特征线几何信息而降低对计算与存储资源的占用,为将特征线方法应用到大型反应堆的堆芯物理计算上提供了便利。本程序在特征线的追踪过程中使用了线性源近似,线性源近似已经在实际应用中被证明在慢化剂密度剧烈变化情况下具有更高的计算精度。为了验证本程序开发的可靠性以及计算精度,本文提出了一个六角形几何小堆基准问题,并给出了参考解。通过与一系列参考问题的比较,所开发的输运程序在基准问题验证中,最大棒功率误差约1%,本征值误差3pcm以内。输运方法计算量很大,计算时间很长。本文通过引入粗网有限差分(Coarse Mesh Finite Difference,CMFD)方法,从而在算法上实现对特征线输运方法的加速。CMFD方法作为一种有效的源加速手段,已经被广泛的应用于各类输运计算程序。但是,在六角形组件的边界上往往存在非规则的多边形栅元,这就导致全堆CMFD网格的中子平衡方程组难以采用求解三对角方程组的简单解法通过对各方向的逐行扫描来求解。为了维持三对角方程组的简单求解形式,本文采用了非规则结构的CMFD中子平衡方程,并通过合并非六角形栅元的方法重新组合网格。通过以上改进的CMFD加速方法加速效果在10-15倍左右。其次,为了进一步提高输运程序的运行速度使之达到工程实用的实际需求,本论文还研究了基于硬件的加速手段,即利用电脑的图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的强大并行计算能力进行中子输运计算。在具体实践过程中,本文使用了NVIDIA公司开发的并行计算程序开发平台CUDA,并且在实际应用中获得了满意的加速效果。同时,本文将CMFD方法的算法加速和GPU并行计算的硬件加速手段结合使用,最终在小堆问题上获得了高达数百倍的计算效率提升。最后,本论文采用Stamm’ler方法与改进中子流方法相结合的方式进行共振计算,并对Dancoff因子的具体应用方法进行了改进。基于无限栅格模型推导的Stamm’ler公式可以显式的表达为Dancoff因子的函数,而中子流方法正好可以通过简单的手段对非栅格效应强的燃料组件计算燃料棒Dancoff因子。通过二者的结合避免了Stamm’ler方法中的碰撞几率计算,又获得了具有非栅格效应的Dancoff因子。为了更精确地考虑共振核之间的共振干涉效应,本文提出了一种简单、易行的共振干涉因子制作方法,共振干涉修正因子可以表示成核密度比例和本底截面的函数。本文建立了主要共振核U-238与其它主要铀、钚同位素之间的相互共振干涉因子表。通过一系列的基准问题的计算验证表明,本论文提出的共振截面处理方法的本征值误差在100pcm左右,主要共振核有效截面误差2%以内。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TL351.1
【图文】：

图 1-1 常规六角形组件Fig. 1-1 Regular hexagonal assembly利用计算机硬件资源也是提高输运计算程序速度的一大途径。近年(GPU)的不断发展，针对 GPU 并行计算的研究获得了重大突破。

图 1-2 TESLA 系列计算卡Fig.1-2 TESLA Graphics Processing Card 生产之初的目的是辅助 CPU 完成图像处理工作。随着图像显示领域的，GPU 已经从由若干专用固定功能单元组成的专用并行处理器，发展

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本文编号：2738262