【摘 要】
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由于数值计算建立的物理模型与真实堆芯之间不可避免的差异性,堆芯功率分布计算值与实测值之间将存在一定误差,最终使得堆芯燃耗分布的计算值与真实值之间存在误差,从而影响堆芯的经济性和安全性。为了减小堆芯燃耗分布计算值与真实值之间的差异,本文采用三维变分算法和神经网络算法,利用堆芯功率分布的实测值,建立了堆芯燃耗分布的数据同化模型。其中,神经网络算法用于构造堆芯燃耗分布和功率分布之间的复杂函数关系,三维变
【基金项目】
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国家自然科学基金（12005164）；
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由于数值计算建立的物理模型与真实堆芯之间不可避免的差异性,堆芯功率分布计算值与实测值之间将存在一定误差,最终使得堆芯燃耗分布的计算值与真实值之间存在误差,从而影响堆芯的经济性和安全性。为了减小堆芯燃耗分布计算值与真实值之间的差异,本文采用三维变分算法和神经网络算法,利用堆芯功率分布的实测值,建立了堆芯燃耗分布的数据同化模型。其中,神经网络算法用于构造堆芯燃耗分布和功率分布之间的复杂函数关系,三维变分算法用于对燃耗分布进行同化计算,最终得到更高精度的堆芯燃耗分布。将本文提出的燃耗分布同化模型用于我国某商用压水堆,数值结果表明:通过堆芯燃耗分布的数据同化,可以显著地降低堆芯燃耗分布计算值与实测值之间的误差,表征为功率分布相对误差的最大值从9.53%降到5.11%。因此,本研究为获得更加精确的堆芯燃耗分布提供了重要的技术手段,能够进一步保障压水堆的经济性和安全性。
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