Luận án Nghiên cứu tối ưu thay đảo nhiên liệu lò phản ứng hạt nhân VVER-1000

Tên luận án:

NGHIÊN CỨU TỐI ƯU THAY ĐẢO NHIÊN LIỆU LÒ PHẢN ỨNG HẠT NHÂN VVER-1000

Ngành:

Vật lý Nguyên tử và Hạt nhân

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung giải quyết bài toán quản lý nhiên liệu trong vùng hoạt (ICFM) của lò phản ứng hạt nhân VVER-1000, một thách thức lớn do không gian tìm kiếm nghiệm tối ưu quá rộng. Mục tiêu chính là nghiên cứu, cải tiến và áp dụng các phương pháp tìm kiếm tối ưu tiên tiến nhằm nâng cao tốc độ hội tụ và hiệu quả trong việc giải bài toán tối ưu thay đảo nhiên liệu (Loading Pattern - LP), đồng thời phát triển một công cụ tính toán chuyên biệt cho lò VVER.

Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu đã phát triển chương trình LPO-V dựa trên phương pháp sai phân hữu hạn để mô phỏng các đặc trưng vật lý của lò VVER, kết hợp với các thuật toán tối ưu. Chương trình LPO-V đã được kiểm chứng về độ chính xác và tốc độ tính toán, đáp ứng yêu cầu của bài toán tối ưu LP.

Hai phương pháp tìm kiếm tối ưu tiên tiến đã được phát triển và áp dụng: phương pháp mô phỏng tôi kim tiến hóa (ESA) và phương pháp tiến hóa vi phân thích ứng dựa trên lịch sử thành công (SHADE). ESA là phiên bản cải tiến của Simulated Annealing (SA) bằng cách sử dụng toán tử trao đổi chéo. SHADE, một phiên bản nâng cao của Differential Evolution (DE), nổi bật với cơ chế thích ứng tự động xác định các tham số điều khiển F và CR, đơn giản hóa đáng kể quá trình tối ưu. Phiên bản SHADE rời rạc đã được xây dựng và áp dụng, sử dụng phương pháp lập chỉ mục vị trí tương đối (RPI) để xử lý các thành phần nguyên của vector.

Các tính toán tối ưu LP được thực hiện trên bài toán chuẩn lò VVER-1000 nạp tải 30% nhiên liệu MOX, sử dụng các hàm mục tiêu dựa trên phân bố công suất, hệ số nhân hiệu dụng (keff) và hệ số đỉnh công suất (PPF). Hiệu quả của các phương pháp được đánh giá thông qua so sánh với SA, ASA và DE, cùng với kiểm tra thống kê Mann-Whitney U-test.

Kết quả cho thấy phương pháp ESA có hiệu suất vượt trội so với SA và ASA. Các phương pháp SHADE, DE và ESA thể hiện hiệu suất tương đương trong việc tìm kiếm cấu hình tối ưu. Đặc biệt, cấu hình nạp tải tối ưu tìm được bởi SHADE và ESA là giống nhau, cho thấy sự cải thiện đáng kể về keff (lớn hơn cấu hình tham chiếu khoảng 1580 pcm) và PPF giảm khoảng 2,4% so với tham chiếu. Độ phẳng của phân bố công suất của cấu hình tối ưu cũng tương đương hoặc cao hơn một chút. Nghiên cứu này khẳng định sự thành công của việc phát triển và áp dụng các phương pháp ESA và SHADE rời rạc trong tối ưu hóa nạp nhiên liệu cho lò phản ứng VVER-1000.

Mục lục chi tiết:

• Danh sách các từ viết tắt
• 1 Giới thiệu tổng quan
• 2 Phương pháp và phát triển
  • 2.1 Bài toán chuẩn cho lò phản ứng VVER-1000 nạp tải nhiên liệu MOX
  • 2.2 Chuẩn bị các hằng số nhóm
  • 2.3 Phát triển chương trình LPO-V
    • 2.3.1 Phương trình khuếch tán nhiều nhóm ở trạng thái dừng
    • 2.3.2 Rời rạc hóa không gian bằng phương pháp sai phân hữu hạn
    • 2.3.3 Các điều kiện biên
    • 2.3.4 Phương pháp phục hồi kế thừa liên tục (SOR)
    • 2.3.5 Mô hình hóa vùng hoạt bằng LPO-V
    • 2.3.6 Tính toán kiểm tra mô-đun mô phỏng vùng hoạt của chương trình LPO-V
  • 2.4 Phát triển phương pháp ESA
    • 2.4.1 Phương pháp SA và ASA
    • 2.4.2 Phương pháp ESA
  • 2.5 Phát triển phương pháp SHADE rời rạc
    • 2.5.1 Phương pháp tiến hóa vi phân (DE)
    • 2.5.2 Các toán tử của SHADE
    • 2.5.3 Cơ chế thích ứng dựa trên lịch sử thành công
    • 2.5.4 Phương pháp SHADE rời rạc
  • 2.6 Các hàm mục tiêu (OF)
  • 2.7 Mann-Whitney U-Test
• 3 Tối ưu thay đảo nhiên liệu cho lò phản ứng VVER-1000
  • 3.1 Tối ưu LP của lò phản ứng VVER-1000 bằng phương pháp ESA
    • 3.1.1 Lựa chọn phương pháp ESA
    • 3.1.2 So sánh giữa SA, ASA và ESA
    • 3.1.3 Tối ưu LP của lò VVER-1000 MOX bằng phương pháp ESA
  • 3.2 Tối ưu LP của lò phản ứng VVER-1000 bằng phương pháp SHADE
    • 3.2.1 Xác định các tham số điều khiển
    • 3.2.2 Tối ưu LP của lò VVER-1000 MOX bằng phương pháp SHADE
  • 3.3 Cấu hình nạp tải tối ưu tìm được bởi các phương pháp SHADE and ESA
• 4 Kết luận và các nghiên cứu dự định trong tương lai
  • 4.1 Kết luận
  • 4.2 Nghiên cứu dự định trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO