西安交通大学：一种用于核反应堆堆芯瞬变中子动力学计算的新替代方法
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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Nuclear Engineering and Technology
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A new surrogate method for the neutron kinetics calculation of nuclear reactor core transients
Li X.; Zheng Y.; Du X.; Xiao B.
Published：2024-01-01
DOI：10.1016/j.net.2024.04.007
研究背景
随着社会的快速发展，核反应堆的安全性备受关注。在核反应堆发生突变时，准确计算反应堆内的中子动力学变化对于确保反应堆的安全至关重要。然而，传统的点动力学方法在准确性方面存在一定局限性，需要耗费大量资源。因此，有必要开发一种替代模型，能够在保证计算准确性的同时快速获取中子密度或功率的时空变化信息。
研究内容
这篇论文发表在《核工程与技术》期刊上，题为《核反应堆核动力学计算的新替代方法》。论文主要解决核反应堆核动力学计算的问题，提出了一种利用机器学习的替代模型。通过构建神经网络模型，将时间变化特征转化为包含功率空间变化信息的参数，从而压缩了空间领域中需要预测的目标数量。论文使用卷积神经网络和循环神经网络相结合的结构，通过一系列1D、2D和3D反应堆模型的测试验证了构建的神经网络模型的预测值与参考值之间的良好一致性，展示了替代模型的强大潜力。
研究意义
这项研究的创新之处在于提出了一种新的替代方法，能够快速准确地获取中子密度或功率的时空变化信息，为核反应堆安全性分析提供了重要支持。通过机器学习技术，成功构建了强大的神经网络模型，为未来核反应堆安全性研究提供了新的思路和方法。这一研究成果有望在核能领域产生深远的影响，为核反应堆的安全性提供更可靠的保障。
希望这篇文章能够帮助你更好地理解这篇关于核反应堆核动力学计算的论文！
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