[發明專利]一種核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數智能計算方法

有效

• 申請號: 202110203032.1
• 申請日: 2021-02-23
• 公開（公告）號: CN113076684B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 劉東;唐雷;臧峰剛;安萍;李慶;李治剛;蘆韡;陳長;彭星杰;盧宗健;于洋;趙文博;廖鴻寬;秦志紅
• 申請（專利權）人: 中國核動力研究設計院
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 核工業專利中心 11007
• 代理人: 王潔

1.一種核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數智能計算方法,其特征在于，包括如下步驟:

S1：確定深度學習所需的與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出匹配的數據對；

S2：獲取深度學習所需的與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出匹配的數據對；

S3：通過深度學習與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出匹配的數據對，獲得核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數智能計算模型；

S4：通過核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數智能計算模型計算與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入參數，以獲取相應的輸出參數；

所述數據對包括與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入參數，以及相應的輸出參數；

步驟S2中，通過現有的高精度堆芯計算軟件計算或者實際運行數據提取來獲取深度學習所需的與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出匹配的數據對；

通過現有的高精度堆芯計算軟件計算來獲取深度學習所需的與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出匹配的數據對，具體包括如下步驟：

(1)、現有的高精度堆芯穩態計算軟件通過計算獲取現有的高精度堆芯瞬態計算軟件所需的核反應堆堆芯初始狀態參數；

(2)、通過現有的高精度堆芯瞬態計算軟件，利用核反應堆堆芯初始狀態參數計算獲取核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數，從而獲取深度學習所需的與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出匹配的數據對；

步驟(2)具體包括如下步驟：通過現有的高精度堆芯瞬態計算軟件，將核反應堆堆芯劃分成多個空間網格；通過現有的高精度堆芯瞬態計算軟件計算每個空間網格的核反應堆堆芯初始狀態參數，以獲取相應的核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數；選取探測器所在空間網格的核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數建立深度學習所需的與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出匹配的數據對；

步驟S3具體包括如下步驟：通過人工智能神經網絡模型，對與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出匹配的數據對進行回歸學習，實現有監督的深度學習，從而獲得核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數智能計算模型。

2.根據權利要求1所述的核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數智能計算方法,其特征在于，步驟S1具體包括如下步驟：通過分析核反應堆堆芯調棒瞬態過程的關鍵影響因素，選取深度學習所需的與核反應堆堆芯調棒過程有關的計算輸入參數；通過分析核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數，選取深度學習所需的與核反應堆堆芯調棒過程有關的計算輸出參數；從而確定深度學習所需的與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出匹配的數據對。

3.根據權利要求1所述的核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數智能計算方法，其特征在于，所述與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入參數包括核反應堆堆芯初始狀態參數的一個或者多個組合，所述與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸出參數包括核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數的一個或者多個組合。

4.根據權利要求3所述的核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數智能計算方法,其特征在于，所述核反應堆堆芯初始狀態參數包括核反應堆堆芯的初始核功率、初始燃耗、冷卻劑入口溫度、冷卻劑流量、冷卻劑密度、冷卻劑硼濃度、控制棒棒位和堆芯毒物濃度；所述核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數包括核反應堆的堆芯中子通量分布、堆芯功率分布和溫度場分布。

5.根據權利要求1所述的核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數智能計算方法,其特征在于，所述人工智能神經網絡模型包括全連接神經網絡、卷積神經網絡或循環神經網絡的一種或者多種模型的結合。

6.根據權利要求5所述的核反應堆堆芯調棒過程瞬態參數智能計算方法,其特征在于，當與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出參數是一個或者多個靜態變量時，選擇全連接神經網絡模型進行深度學習與泛化預測能力；當與核反應堆堆芯調棒過程有關的輸入輸出參數是一維或者多維時序變量時，選擇針對時序特點的循環神經網絡結構模型進行深度學習與泛化預測能力。