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1.
基于抽样方法的特征值不确定度分析 总被引:3,自引:3,他引:0
核数据是反应堆物理计算的基础数据,研究其不确定度对反应堆物理计算引入的不确定度,对提高反应堆的安全性和经济性具有重要意义。本文基于抽样理论研究了反应堆物理计算不确定度分析的方法,研发了不确定度分析程序UNICORN。基于ENDF/B-Ⅶ.1评价数据库,使用NJOY程序开发了多群协方差数据库。采用UNICORN程序和多群协方差数据库对三哩岛燃料棒和基准题RB31的k∞进行了不确定度分析,得到核数据库中各分反应道截面的不确定度对k∞造成的不确定度。结果表明:238 U(n,γ)截面对三哩岛燃料棒k∞造成的不确定度最大,相对不确定度达0.4%左右;协方差数据库的不同来源会对不确定度分析结果造成一定影响。 相似文献
2.
核数据不确定度作为组件/栅元计算不确定度的重要来源,备受重视和研究。本文采用经典微扰理论,推导输运计算中keff对于核数据的灵敏度系数和不确定度的计算方法。基于ENDF/B-Ⅶ.1制作多群协方差数据库,并根据所采用的组件输运求解程序的截面模型对分反应道协方差矩阵进行归并。开发灵敏度和不确定度分析程序COLEUS,对传统压水堆燃料栅元进行计算分析。数值结果表明,栅元计算的keff对235 U每次裂变中子产额的扰动最为敏感,238 U俘获截面对keff不确定度的贡献最大。目前的核数据的不确定度会给keff带来0.4%~0.5%的不确定度。 相似文献
3.
基于广义微扰理论推导了裂变产额和半衰期的燃耗灵敏度系数理论模型,该模型考虑了原子核密度和中子通量的相互影响,并开发了燃耗计算中有效增殖因数和原子核密度等响应参数对核数据的灵敏度和不确定度分析程序。基于评价核数据中裂变产物独立产额的标准差数据,产生了针对压缩燃耗数据库的裂变产额协方差矩阵,以提高不确定度的计算精度。基于ENDF/B-Ⅶ.1数据库量化了UAM基准题TMI-1栅元无限增殖因数及重要裂变产物和重核的原子核密度由裂变产额和半衰期引入的不确定度。数值结果表明,对于栅元无限增殖因数,裂变产额和半衰期引入的不确定度很小;对于部分裂变产物的原子核密度,裂变产额和半衰期会引入较大的不确定度。 相似文献
4.
5.
基于AutoCAD二次开发实现中子输运方程特征线法求解 总被引:1,自引:1,他引:0
在先进反应堆的组件设计计算中,特征线方法(MOC)是沿生成的特征线求解中子输运方程,理论上不受几何形状的限制,但需对组件进行几何描述和射线追踪等预处理,现有的MOC程序在几何预处理上实际还存在很多限制.为彻底消除特征线方法在几何方面的限制,借助AutoCAD二次开发功能来实现MOC方法的几何预处理.在此基础上开发了MOC程序AutoMOC,对各种问题的计算表明,程序不仅在几何处理上具有很高的灵活性,同时,其计算结果与MCNP等现有程序计算结果符合良好. 相似文献
6.
使用蒙特卡罗方法计算均匀化群常数时,一般以中子标通量为权重计算平均散射角余弦,会引入额外的计算误差。针对该问题,本文从中子均方位移和平均散射角余弦的关系出发,根据中子均方位移的统计结果,计算得到保证该物理量守恒的平均散射角余弦。基于蒙特卡罗粒子输运计算程序NECP-MCX,并使用各向异性较强的快中子反应堆问题对该方法进行了测试。相比于传统方法,反应堆有效增殖因子的偏差由588×10-5~796×10-5降低为-31×10-5~266×10-5,相对裂变反应率分布的最大相对偏差由3.754%~4.675%降低为-0.990%~0.920%,均方根偏差由1.864%~2.444%降低为0.569%~0.612%。结果表明:本文方法可以可以有效降低传统方法的计算偏差,具有一定的应用价值。 相似文献
7.
8.
栅格非均匀计算过程中采用的全反射边界条件近似带来的中子射流效应和中子能谱干涉效应等环境效应对栅元均匀化常数具有较大影响。为在全堆芯pin-by-pin计算中处理环境效应带来的影响,本文从两个方面进行了计算分析。首先,基于棋盘式多组件问题对栅元均匀化群常数相对误差及各能群栅元不连续因子相对重要性进行了分析,可发现在等效均匀化常数中,热群不连续因子对全堆芯pin-by-pin计算精度的影响最重要;其次,基于最小二乘法建立了热群栅元不连续因子和堆芯中子学特征量之间的多项式函数关系,利用参数化技术提出了热群常数堆芯在线计算方法,其中堆芯中子学特征量包括扩散系数、移出截面、中子源项、归一化中子通量密度等。采用C5G7基准题和KAIST基准题进行了数值验证,计算结果表明,热群常数堆芯在线计算方法能有效降低全堆芯pin-by-pin计算特征值和棒功率相对误差,对处于不同燃料组件交界面附近的栅元,计算精度提升尤为显著。 相似文献
9.
10.
基于指数函数展开节块3阶简化球谐函数(EFEN-SP3)方法,通过采用基于标准消息传递界面(MPI)的空间并行算法实现高性能全堆芯Pin-by-pin计算,并开发了相应的程序EFEN。该程序通过合理设计区域划分方案以保证负载平衡并使通信次数最小化,充分发挥并行中央处理器(CPU)的计算和存储能力;通过选择红黑Gauss-Seidel节块扫描算法避免区域分解引起的迭代格式退化。参考实际商用堆的堆芯布置,设计2个压水堆(PWR)全堆芯Pin-by-pin算例,相应的数值结果表明:该程序计算结果的精度在可接受范围内;通信周期对计算精度和并行效率的影响都很小;子区域表面体积比较小的区域划分方式具有较高的并行效率;用125个CPU进行一次空间网格数为289×289×218、能群数为4的PWR全堆芯Pin-by-pin计算所需时间约为900 s,并行效率约为90%。 相似文献