[發明專利]微型核反應堆系統超實時計算實現方法

在審

• 申請號: 202310586452.1
• 申請日: 2023-05-24
• 公開（公告）號: CN116595884A
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發明（設計）人: 柴翔;朱恩平;劉曉晶;熊進標;張滕飛;何輝
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F17/11;G06F15/78;G06F15/163;G06F111/10;G06F113/08
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

1.一種微型核反應堆系統超實時計算實現方法，其特征在于，在離線階段對構建得到的空間熱離子反應堆計算模型中的各個模塊進行實時資源占用評估，在確保精度的前提下調整仿真模型中模塊的時間步長和網格，并選取流體域方程作為神經網絡學習對象；采集若干類歷史瞬態工況構造數據庫，并分別用于訓練對應的仿真模型；在在線階段，采用GPU加載訓練后的神經網絡以求解流體域，采用多核CPU并行以求解固體域，并基于文件解鎖和讀取實現CPU和GPU間的信息交互，從而實現流體域與固體域耦合計算；

所述的空間熱離子反應堆計算模型，包括：零維的電磁泵模型、零維的點堆中子動力學模型、一維的熱電轉換模型、二維的熱管輻射散熱器模型和三維的反應堆多區域瞬態熱傳導模型。

2.根據權利要求1所述的微型核反應堆系統超實時計算實現方法，其特征是，具體包括：

步驟1、構建空間熱離子反應堆計算模型；

步驟2、分析各個模型在單位時間內占用時間情況；

步驟3、構建包含三個層次的數據庫：根據需要確定仿真運行區間在90％-70％區間范圍內，以100％功率為起點，對瞬態工況等間隔采樣選取終點，

步驟4、構建包括兩個回歸網絡和一個分類網絡的神經網絡，采用步驟3得到的數據庫對其進行訓練，數據庫中單調遞增、單調遞減的數據分別訓練兩個回歸網絡，判斷數據用以訓練分類網絡；

步驟5、構建GPU與多核CPU計算框架下的空間熱離子反應堆計算模型，將其中的反應堆多區域瞬態熱傳導模型的固體域劃分成20個子區域并采用20線程并行加速求解，該模型的求解包括：CPU：0通過API接口調用GPU加載神經網絡和數據，GPU程序運行輸出下一時刻的冷卻劑溫度場分布，并返回給CPU：0；CPU：0接收到數據后儲存為不同的文件，且CPU：0-19分別讀取相應的文件，從而實現流體域與固體域的耦合；

步驟6、在線階段，采用GPU加載訓練后的神經網絡以求解流體域，采用多核CPU并行以求解固體域，并基于文件解鎖和讀取實現CPU和GPU間的信息交互，從而實現流體域與固體域耦合計算。

3.根據權利要求2所述的微型核反應堆系統超實時計算實現方法，其特征是，所述的數據庫中第一層次為瞬態工況數據集合，包括訓練數據和測試數據；第二層次為瞬態工況，例如115kw-103.5kw降功率工況；第三層次為根據t時刻下的流體域平均溫度u_t與t+1時刻下的冷卻劑平均溫度u_t+1的大小關系，包括：遞增數據：(u_t+1＞u_t)and|u_t+1-u_t|＞ξ；遞減數據:(u_t+1＜u_t)and|u_t+1-u_t|＞ξ；輸出不變的數據|u_t+1-u_t|＜ξ，以及判斷輸出是遞增、遞減還是保持不變的數據。

4.根據權利要求2所述的微型核反應堆系統超實時計算實現方法，其特征是，所述的瞬態工況包括：t時刻的流體域溫度場、t-2到t時刻的質量流量、流體域入口溫度、熱功率、t+1時刻的流體域溫度場、t-1到t+1時刻的總反應性、多普勒反應性、外部反應性引入后的時間，t+1時刻的標簽數據：0,1,2，0表示用遞增網絡，1表示遞減網絡，2表示認為輸出不變。

5.根據權利要求2所述的微型核反應堆系統超實時計算實現方法，其特征是，所述的分類網絡采用LSTM網絡實現，回歸網絡采用DeepONet網絡網絡實現。