发明名称 一种基于蒙特卡罗方法裂变反应堆临界计算系统
摘要 本发明涉及一种基于蒙特卡罗方法裂变反应堆临界计算系统,包括:网格数值分析模块、香农熵值计算模块和香农熵值评价模块;首先解析用户在输入文件中填写的网格划分信息,接着根据香农熵计算公式,计算每代的香农熵值,通过对香农熵曲线进行数值修正,定量给出系统源收敛所需代数,并在系统内部自动调整非活跃代代数;其中,香农熵值评价模块根据最小二乘法拟合香农熵曲线,并对修正后的香农熵值根据收敛条件判断收敛所需要的代数,然后设置系统的非活跃代代数。本发明改变了传统裂变反应堆临界系统需要用户手动设置非活跃代代数的限制,提高了蒙特卡罗方法裂变反应堆临界计算效率。
申请公布号 CN104598756B 申请公布日期 2016.02.17
申请号 CN201510067731.2 申请日期 2015.02.09
申请人 中国科学院合肥物质科学研究院 发明人 严雅雯;郑华庆;宋婧;郝丽娟;吴宜灿
分类号 G06F19/00(2011.01)I 主分类号 G06F19/00(2011.01)I
代理机构 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人 成金玉;孟卜娟
主权项 一种基于蒙特卡罗方法裂变反应堆临界计算系统,其特征在于:在每代反应堆有效增殖因子keff计算时,同时计算香农熵值,当香农熵曲线趋于收敛时,系统自动跳转到活跃代计算,无需像传统裂变反应堆临界计算系统一样手动设置非活跃代;所述系统包括网格数值分析模块、香农熵值计算模块和香农熵值评价模块,其中:网格数值分析模块:解析用户在输入文件中填写的网格划分信息,是香农熵值计算模块的前期准备;香农熵值计算模块:根据香农熵计算公式,计算每代的香农熵值,是香农熵值评价模块的重要基础;香农熵计算公式是:<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>H</mi><mrow><mi>s</mi><mi>r</mi><mi>c</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mo>-</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><msub><mi>P</mi><mi>J</mi></msub><msub><mi>ln</mi><mn>2</mn></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>P</mi><mi>J</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000842756160000011.GIF" wi="437" he="152" /></maths>其中,H<sub>src</sub>为香农熵值,N表示划分的网格数,P<sub>J</sub>表示第J个网格中的裂变源个数占总个数的比例,香农熵值收敛状态表示裂变源分布的收敛状况;香农熵值评价模块:通过对香农熵曲线进行拟合修正,定量给出系统源收敛所需代数,并在系统内部自动调整非活跃代代数,用户无需手动输入非活跃代代数就能高效计算有效增殖因子keff;所述香农熵值评价模块具体实现如下:步骤一:对以代数为横坐标,香农熵值为纵坐标的香农熵曲线,进行最小二乘法拟合,采用数学方法使得香农熵曲线光滑;令y<sub>i</sub>=Se(x<sub>i</sub>),其中,x<sub>i</sub>为临界计算的代数,y<sub>i</sub>为第x<sub>i</sub>代对应的香农熵值,求一个函数y=Se<sup>*</sup>(x)与数据{(x<sub>i</sub>,y<sub>i</sub>),x<sub>i</sub>=1,2,3,...,n}拟合,若记误差δ<sub>i</sub>=Se<sup>*</sup>(x<sub>i</sub>)‑y<sub>i</sub>,i=1,2,3,...,n,使误差平方和最小:<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><mi>&delta;</mi><mo>|</mo><msubsup><mo>|</mo><mn>2</mn><mn>2</mn></msubsup><mo>=</mo><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msup><mrow><mo>&lsqb;</mo><msup><mi>Se</mi><mo>*</mo></msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><mi>y</mi><mi>i</mi></msub><mo>&rsqb;</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>;</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000842756160000012.GIF" wi="605" he="166" /></maths>步骤二:采用数学方法中的收敛条件,判断数值修正后的香农熵值的收敛状况;其中:判读香农熵收敛的代数为k代,需同时满足如下3个条件:(1)当k代时,香农熵值满足如下:<maths num="0003" id="cmaths0003"><math><![CDATA[<mrow><mo>|</mo><mfrac><mrow><msub><mi>Se</mi><mrow><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mi>Se</mi><mi>k</mi></msub></mrow><mrow><msub><mi>Se</mi><mi>k</mi></msub></mrow></mfrac><mo>|</mo><mo>&lt;</mo><mi>&epsiv;</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0000842756160000021.GIF" wi="310" he="166" /></maths>其中,Se<sub>k</sub>表示第k代修正后的香农熵值,ε为无穷小,Se<sub>k+1</sub>表示第k+1代修正后的香农熵值;(2)对于任意大于k的整数s代,均满足:<maths num="0004" id="cmaths0004"><math><![CDATA[<mrow><mo>|</mo><mfrac><mrow><msub><mi>Se</mi><mrow><mi>s</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mi>Se</mi><mi>s</mi></msub></mrow><mrow><msub><mi>Se</mi><mi>s</mi></msub></mrow></mfrac><mo>|</mo><mo>&lt;</mo><mi>&epsiv;</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0000842756160000022.GIF" wi="309" he="157" /></maths>其中,Se<sub>s</sub>表示第s代修正后的香农熵值,ε为无穷小数,Se<sub>s+1</sub>表示第s+1代修正后的香农熵值;(3)对于任意小于k的整数p代,不能同时满足:<maths num="0005" id="cmaths0005"><math><![CDATA[<mrow><mo>|</mo><mfrac><mrow><msub><mi>Se</mi><mrow><mi>p</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mi>Se</mi><mi>p</mi></msub></mrow><mrow><msub><mi>Se</mi><mi>p</mi></msub></mrow></mfrac><mo>|</mo><mo>&lt;</mo><mi>&epsiv;</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0000842756160000023.GIF" wi="326" he="167" /></maths>和<maths num="0006" id="cmaths0006"><math><![CDATA[<mrow><mo>|</mo><mfrac><mrow><msub><mi>Se</mi><mrow><mi>p</mi><mo>+</mo><mi>s</mi><mo>-</mo><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mi>Se</mi><mrow><mi>p</mi><mo>+</mo><mi>s</mi><mo>-</mo><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mrow><msub><mi>Se</mi><mrow><mi>p</mi><mo>+</mo><mi>s</mi><mo>-</mo><mi>k</mi></mrow></msub></mrow></mfrac><mo>|</mo><mo>&lt;</mo><mi>&epsiv;</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0000842756160000024.GIF" wi="455" he="166" /></maths>其中,s为任意大于k的整数,Se<sub>p</sub>表示第p代修正后的香农熵值,Se<sub>p+1</sub>表示第p+1代修正后的香农熵值,Se<sub>p+s‑k</sub>表示第p+s‑k代修正后的香农熵值,Se<sub>p+s‑k+1</sub>表示第p+s-k+1代修正后的香农熵值;ε为无穷小数,步骤三:由于步骤二已经判断香农熵的收敛代数为k代,将香农熵值的收敛情况作为源分布收敛的判断依据,则在步骤三系统输出源收敛的代数为k值,并设置非活跃代代数为k,系统自动跳转到活跃代代数。
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