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Enregistrement W4389785225 · doi:10.1016/j.nucengdes.2023.112821

Uncertainty propagation in the simulation of a nuclear power plant operational transient

2023· article· en· W4389785225 sur OpenAlexafffund
Mark Tucker, D. R. Novog

Notice bibliographique

RevueNuclear Engineering and Design · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity Network of Excellence in Nuclear Engineering
Mots-clésTransient (computer programming)Nuclear power plantNuclear engineeringNuclear powerEnvironmental scienceEngineeringComputer sciencePhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the continuous deployment of various intermittent energy sources on the grid there is an increasing opportunity for nuclear reactors to perform power maneuvers which can help alleviate issues related to supply oscillations during some periods of high renewable output. While utility specific codes can model such transients for safety assessments, there is a need to increase confidence in the application of these codes and to quantify the capabilities and accuracies of models in predicting these transients. In this work a power maneuver from 100 % full power to 59 % full power for a large CANDU reactor was studied using the TRACE-PARCS toolset. The work was computationally expensive as it examined both the effects of i) nuclear data library uncertainty which requires re-generation of the few-group cross sections and regeneration of an equilibrium core using 4 years of synthetic fuelling, and ii) initial core burn-up distribution involving the simulation of online fuelling operations over a period of 1400 days. The figures of merit considered in this work include changes in the average liquid zone controller fill level, individual channel powers, and the timing of adjuster bank withdrawals and reinsertions. Amongst the 100 s of simulated transients, the average time between adjuster bank withdrawals to override the Xenon transient and absolute standard deviations in these timings were found to be consistent between different nuclear datasets. The observed standard deviations were small, suggesting that the sensitivity to both nuclear data and initial core configuration is relatively small for both the adjuster withdrawal phase and the reinsertion phase. The contributions to total uncertainty due to both the core initial conditions and the nuclear data uncertainty were determined. During the early phase of the transient (i.e., adjuster withdrawals) nuclear data uncertainty and initial condition uncertainties were found to contribute nearly equally to total uncertainty, with slightly larger contributions due to nuclear data uncertainty. For adjuster bank reinsertions later in the transient it was observed that the contribution to total uncertainty by initial condition uncertainty was on average twice that of nuclear data uncertainties. The transients were compared to an actual power maneuver in a ∼900 MW CANDU reactor. In all cases, the model’s behaviour, while qualitatively correct, systematically over-predicted the time durations between adjuster movements and this difference exceeded the envelope of simulations that account for nuclear data and initial core configuration. Sensitivity studies performed to investigate the discrepancies suggest that additional refinements to the RRS emulator used in this work are required to match the station RRS more closely and that the transient evolution is highly sensitive to the initial excess reactivity in the core, which was observed to be lower in the station than in the TRACE simulations. Based on the simulation results the combined impact of the emulator responses, initial average zone levels, and incrementals modelling have a larger uncertainty than those related to nuclear data and initial core burnup distribution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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