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Record W6999713429

Development of a Hybrid Deterministic-Stochastic Method for Full Core Neutronics

2017· other· fr· W6999713429 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2017
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsMode (computer interface)Core (optical fiber)Noise (video)Work (physics)Field (mathematics)Limiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La conception, l'analyse et le fonctionnement des réacteurs de fission nucléaire dépendent de la compréhension des vitesses des différentes réactions neutroniques dans le cœur du réacteur.C'est pour cela que la distribution du flux neutronique dans le cœur doit être estimée avec une bonne précision.Depuis la découverte de la fission nucléaire et l'introduction des réacteurs nucléaires, différentes approches déterministes et stochastiques ont été développées ayant pour but la modélisation des cœurs du réacteur ainsi que l'étude de la distribution du flux des neutrons.Les méthodes neutroniques actuelles utilisées pour simuler des réacteurs complets souffrent d'une précision relativement faible ou nécessitent des ressources en mémoire et en temps de calcul extrêmes.La conception de nouvaux réacteurs nucléaires demande de nouvelles méthodes qui soient à la fois précises et pratiques dans les applications de production pour la simulation et l'étude de la neutronique.Dans ce travail, une revue de la méthode Monte Carlo (MC) et de ses défis est incluse.La méthode MC est basée sur le suivi statistique des neutrons basés sur des distributions de probabilité physique qui le rend très proche d'un réacteur virtuel.La solution qu'elle fournit est largement acceptée comme une estimation précise de la distribution du flux neutronique bien que les coûts de calculs soient importants.Dans les études MC de cœur complet, un grand nombre de paramètres physiques sont enregistrés et la taille de l'échantillon statistique doit être très grande pour obtenir une solution avec une confiance élevée.L'extrême charge de calcul des simulations de cœur complet basées sur MC son utilisation pour des calculs de production peu pratiques et la méthode a été limitée pour l'étalonnage et la validation.La convergence lente de la source de fission, la difficulté de la coupler aux solveurs de rétroaction multiphysique et l'estimation de la variance vraie sont d'autres défis pour les études MC de cœur.L'utilisation des méthodes déterministes s'avère donc inévitables.Ces dernières sont basées sur la discrétisation de l'équation du transport dans l'espace de phase.Ces méthodes sont également fondées sur l'obtention d'une solution approximative à l'aide des méthodes numériques.Ici, un résumé de l'étude de l'équation de transport et de l'approximation des probabilités de collision est présenté.En plus de la solution du mode fondamental décrivant la répartition asymptotique du flux neutronique, l'équation de transport suppose un grand nombre de solutions qui peuvent être très utiles dans les études de la perturbation, la cartographie et la synthèse des flux neutroniques.Les méthodes de calcul impliquant des solutions bien ordonnées de l'équation de transport telles que la déflation et la décomposition QZ ont été ex-viii les conditions aux limites d'albédo confirme que l'inclusion des effets d'interface dans le solveur déterministe améliore la précision de la solution près des interfaces.Cependant, une approche par essais et erreurs n'est pas pratique.Alors, pour déterminer les conditions limites optimales dans le calcul des modes dominants, une autre méthode doit être développée.Une approche possiblement utile est de définir les conditions aux limites d'albedo en utilisant les courants aux les interfaces comptées par le solveur stochastique.Dans les problèmes 3D présentant des conditions aux limites des fuites dans la direction axiale, la précision de la reconstruction de flux avec des modes 2D est moins précise dans les plans proches des frontières.Ceci met en évidence les effets des fuites axiales et la nécessité de les comptabiliser dans le calcul des modes et pour la cartographie des flux.Une tentative d'estimation de l'erreur de reconstruction des flux est proposée.La méthode semble être utile pour éliminer ou réduire la sensibilité de l'approche hybride au nombre de modes dominants.Néanmoins, la méthode d'estimation d'erreur ne réussit pas à estimer ou à réduire ces erreurs de reconstruction.Par conséquent, une meilleure approche pour l'évaluation des erreurs de cartographie est nécessaire.A partir des problèmes présentés dans le cas des combustibles homogénéisés, on déduit que cette erreur est liée à l'absorption des neutrons.Il serait intéressant de developer une approche similaire pour affronter des problèmes hétérogènes de maille fine.Enfin, la méthode hybride décrite dans ce travail utilise la méthode de décomposition QZ avec l'approximation de probabilité de collision isotrope pour calculer les modes dominants de l'équation de transport.L'approche QZ peut être très exigeante sur le plan informatique.Toutefois, afin de résoudre des problèmes de valeurs propres, d'autres méthodes numériques doivent être étudiées.Le calcul des modes dominants de l'équation de transport à partir de modèles alternatifs tels que des ordonnées discrètes ou des caractéristiques doit être considéré.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.265 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
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