CN108537388A - 一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法 - Google Patents
一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108537388A CN108537388A CN201810350621.0A CN201810350621A CN108537388A CN 108537388 A CN108537388 A CN 108537388A CN 201810350621 A CN201810350621 A CN 201810350621A CN 108537388 A CN108537388 A CN 108537388A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- neutron
- regulation
- control
- optimization
- energy spectrum
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法,包括以下步骤:建立初始调控模型;基于所述初始调控模型进行正向中子输运计算,获得中子出射能谱以及各调控参数对中子出射能谱的各阶扰动系数;基于所述各阶扰动系数与目标出射能谱,建立逆向优化模型,利用优化算法进行多目标优化,获得针对目标出射能谱的调控方案;基于优化获得的调控方案,进行正向输运计算,得到精确的能谱分布;以及将计算得到的精确能谱分布与目标中子能谱进行对比,判断二者差别是否小于预设容差,若不小于则进行迭代设计,从而获得所述目标中子能谱所需的调控方案。本发明能够实现高效、精确、任意的中子能谱调控。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法。
背景技术
先进核能系统中中子能谱分布复杂多样,传统的中子源装置如加速器型聚变中子源、散裂中子源、电子直线加速器中子源、离子加速器中子源、裂变反应堆等产生的聚变中子能谱、散裂中子能谱、裂变中子能谱等不能够覆盖先进核能系统涉及的中子能谱,给先进核能系统的研究和发展带来了较大的阻碍。
为了产生适合于先进核能系统的中子能谱,需要发展高效的中子能谱调控技术,从源中子能谱及目标中子能谱出发,确定调控模块的几何、材料参数以及布置方案。目前多通过正向调控的方式来产生接近目标的中子能谱,该方法通过正向调整调控模块来获取尽量接近目标能谱的能谱,但是存在设计耗时、仅能够生成特定种类能谱等问题。
因此有必要发展一套中子能谱逆向精准调控方法,从目标中子能谱出发,调整调控模块的布置,实现高效、精确、任意的中子能谱调控。
发明内容
为解决难以调控产生任意中子能谱的难题,本发明的目的在于提供一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法,以高效、精确、任意的调控产生目标中子能谱。
为此,本发明提供了一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法,包括以下步骤:根据源中子能谱和目标中子能谱建立初始调控模型;基于所述初始调控模型进行正向中子输运计算,获得中子出射能谱以及各调控参数对中子出射能谱的各阶扰动系数;基于所述各阶扰动系数与目标出射能谱,建立逆向优化模型,利用优化算法进行多目标优化,获得针对目标出射能谱的调控方案;基于优化获得的调控方案,进行正向输运计算,得到精确的能谱分布;以及将计算得到的精确能谱分布与目标中子能谱进行对比,判断二者是否一致,若不一致则进行迭代设计,直到计算得到的精确能谱分布与目标中子能谱一致,从而获得所述目标中子能谱所需的调控方案。
本发明的优点在于:
(1)本发明的进行中子能谱逆向调控,从目标中子能谱出发,逆向推导出调控模块的布置分布,可以产生任意能量分布的中子源。
(2)根据调控目标,建立初步调控方案并进行正向输运计算,获得出射能谱分布以及各调控参数对出射能谱的扰动系数,利用多目标优化方法获取最佳调控方案;通过蒙特卡罗中子输运计算获取的精确中子能谱进行确认优化,实现高效精确的中子调控方案设计。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为根据本发明的中子能谱逆向精准调控方法的流程图;以及
图2示出了基于强流氘氚中子源实验装置产生14.06MeV中子进行调控,所需产生的铅基裂变反应堆中子能谱。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1所示,本发明的一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法,包括以下步骤:
S10、建立正向输运模型,该模型包括中子源模型、调控模块布置模型以及中子计数模型。其中,该步骤包括如下内容:
(11)中子源模型包括中子源的位置分布、能谱分布、方向分布;
(12)调控模块布置模型包括调控模块几何、材料模型以及调控模块相对于中子源的布置方案,调控模块按功能分为慢化模块、吸收模块、反射模块和增殖模块,按照源中子能谱和目标中子能谱进行调控模块初始布置;
(13)中子计数模型包括中子计数位置、能谱划分,其中出射能谱划分为N群。
S20、中子正向输运计算。其中,该步骤包括如下内容:
(21)根据(S10)建立的计算模型,进行中子正向输运计算,获得当前计算模型下中子出射能谱;
(22)在进行中子输运正向计算时,基于微扰理论,获得随调控模块布置中各项参数变化时对出射能谱的影响,如下式所示:
上式中,x表征调控模块布置中变化后的参数向量,共有M个参数,φ(Ei,x)表征x变化后能量为Ei的中子通量值,φ(Ei,x0)表征当前布置下能量为Ei的中子通量值,表征能量为Ei的中子通量相对于参数xj的一阶扰动量,表征能量为Ei的中子通量相对于参数xj与xk的二阶扰动量,Δxj表征参数xj的变化量。
S30、中子能谱逆向优化。其中,该步骤包括如下内容:
(31)根据(21)计算得到的中子出射能谱及(22)计算得到的各参数变化对出射能谱的影响,建立优化模型,如下式所示:
其中φaim(Ei,x)为能量为Ei的中子的目标通量;
(32)采用优化算法进行优化,基于目标能谱逆向求解得到获取目标能谱时的调控模型布置方案。
S40、正向确认,迭代设计调控方案。其中,该步骤包括如下内容:
根据S30获得的调控模块布置方案建立中子输运模型,进行中子输运计算,获得该布置方案下的中子能谱;
S50、判断计算获得的中子能谱与目标中子能谱两者偏差是否小于预设容差,若小于预设容差则该方案可行,否则返回S10进行迭代设计。其中,该步骤包括如下内容:
比较S40计算获得的中子能谱与目标能谱的差异,若差别小于预设容差,则该方案可行,否则将当前中子能谱作为源中子能谱,返回S10重新进行迭代设计,直到中子输运计算获得的中子能谱与目标能谱差值小于预设容差。
本发明基于微扰优化进行中子能谱逆向调控,解决了传统中子能谱正向调控时无法精确产生指定能谱的问题,通过微扰计算得到扰动因子,在此基础上进行优化设计得到调控方案,最后进行精确的输运计算迭代设计,可以进行高效、精确、任意的中子能谱调控,为产生任意能量分布的中子源提供一种精确高效的调控设计方法。
实施例
基于强流氘氚中子源实验装置产生14.06MeV中子进行调控,所需产生的铅基裂变反应堆中子能谱(如图2所示),具体步骤如下所示:
1.建立正向输运模型
根据源中子能谱和目标中子能谱确认初步排列方案,使用慢化调控模块和裂变调控模块进行中子调控,建立相应的正向输运模型,其中出射中子能谱按照铅基裂变反应堆中子能谱划分方式划分为172群。
2.进行正向输运计算,获取出射中子能谱以及调控参数对出射中子能谱的扰动系数
进行正向输运计算,获得出射中子能谱φ(E0),以及调控参数对出射中子能谱的一阶、二阶扰动系数和
3.中子能谱逆向优化
逆向优化模型,如下式所示
根据上式,采用遗传优化算法进行优化,对于调控参数进行多层次调控,基于目标能谱求解最优调控模型布置方案。
4.正向确认,迭代设计调控方案
在获取调控模块的布置方案后,通过中子输运计算获得精确的中子能谱,与图2中能谱进行比较,两者偏差小于1%则结束方案设计,并输出该调控方案,否则把当前中子能谱作为输入能谱,进行迭代设计,直到获取合适的调控方案。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法,其特征在于,包括以下步骤:
根据源中子能谱和目标中子能谱建立初始调控模型;
基于所述初始调控模型进行正向中子输运计算,获得中子出射能谱以及各调控参数对中子出射能谱的各阶扰动系数;
基于所述各阶扰动系数与目标出射能谱,建立逆向优化模型,利用优化算法进行多目标优化,获得针对目标出射能谱的调控方案;
基于优化获得的调控方案,进行正向输运计算,得到精确的能谱分布;以及
将计算得到的精确能谱分布与目标中子能谱进行对比,判断二者是否一致,若不一致则进行迭代设计,直到计算得到的精确能谱分布与目标中子能谱一致,从而获得所述目标中子能谱所需的调控方案。
2.根据权利要求1所述的基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法,其特征在于,所述初始调控模型包括中子源模型、调控模块布置模型以及中子计数模型。
3.根据权利要求1所述的基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法,其特征在于,所述调控参数对出射中子能谱的一阶、二阶扰动系数和其中,x表征调控模块布置中变化后的参数向量,共有M个参数,φ(Ei,x)表征x变化后能量为Ei的中子通量值,φ(Ei,x0)表征当前布置下能量为Ei的中子通量值,表征能量为Ei的中子通量相对于参数xj的一阶扰动量,表征能量为Ei的中子通量相对于参数xj与xk的二阶扰动量,Δxj表征参数xj的变化量。
4.根据权利要求1所述的基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法,其特征在于,所述逆向优化模型如下:
5.根据权利要求1所述的基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法,其特征在于,计算得到的精确能谱分布与目标中子能谱相比较,两者偏差小于预设容差则认为一致。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810350621.0A CN108537388A (zh) | 2018-04-18 | 2018-04-18 | 一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810350621.0A CN108537388A (zh) | 2018-04-18 | 2018-04-18 | 一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108537388A true CN108537388A (zh) | 2018-09-14 |
Family
ID=63478320
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810350621.0A Pending CN108537388A (zh) | 2018-04-18 | 2018-04-18 | 一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108537388A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113836683A (zh) * | 2020-06-08 | 2021-12-24 | 核工业西南物理研究院 | 一种提高聚变堆产氚包层氚增殖比的智能加速方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104573337A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-04-29 | 西北核技术研究所 | 不依赖初始谱的反应堆稳态中子场中子能谱确定方法 |
-
2018
- 2018-04-18 CN CN201810350621.0A patent/CN108537388A/zh active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104573337A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-04-29 | 西北核技术研究所 | 不依赖初始谱的反应堆稳态中子场中子能谱确定方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
H. SHAHABINEJAD等: "A novel neutron energy spectrum unfolding code using particle swarm optimization", 《RADIATION PHYSICS AND CHEMISTRY》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113836683A (zh) * | 2020-06-08 | 2021-12-24 | 核工业西南物理研究院 | 一种提高聚变堆产氚包层氚增殖比的智能加速方法 |
CN113836683B (zh) * | 2020-06-08 | 2023-08-15 | 核工业西南物理研究院 | 一种提高聚变堆产氚包层氚增殖比的智能加速方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109586303B (zh) | 一种配电网区域电压分布式协调控制方法及系统 | |
CN105226664B (zh) | 一种主动配电网无功电压分层分布协调控制方法 | |
CN105391094B (zh) | 孤立微电网分布式控制方法 | |
Bi et al. | Towards quantitative simulations of high power proton cyclotrons | |
CN107093893A (zh) | 一种直流配电网的功率‑电压协调控制方法及装置 | |
Garrido et al. | Low effort Li nuclear fusion plasma control using model predictive control laws | |
CN105896575B (zh) | 基于自适应动态规划的百兆瓦储能功率控制方法及系统 | |
Shi et al. | Tracking the global maximum power point of a photovoltaic system under partial shading conditions using a modified firefly algorithm | |
Prusty et al. | An improved moth swarm algorithm based fractional order type-2 fuzzy PID controller for frequency regulation of microgrid system | |
Zhang et al. | An optimal power allocation scheme of microgrid using grey wolf optimizer | |
Sindi et al. | Robust control of adaptive power quality compensator in Multi-Microgrids for power quality enhancement using puzzle optimization algorithm | |
CN103904664B (zh) | 一种基于有效静态安全域的agc机组实时调度方法 | |
Chowdhury et al. | A new second-order cone programming model for voltage control of power distribution system with inverter-based distributed generation | |
CN107005056A (zh) | 光伏发电站的控制系统 | |
CN108537388A (zh) | 一种基于微扰优化的中子能谱逆向精准调控方法 | |
CN113517721B (zh) | 含高比例分布式电源的多元配电网协同调控方法及系统 | |
CN115481856A (zh) | 考虑综合需求响应的综合能源系统多尺度调度方法及系统 | |
CN106026178B (zh) | 一种区域多分布式电源自律发电控制方法和装置 | |
Graber et al. | Nonlinear burn control in ITER using adaptive allocation of actuators with uncertain dynamics | |
Fang et al. | Stochastic optimal reactive power dispatch method based on point estimation considering load margin | |
Gayadeen | Synchrotron electron beam control | |
CN111900767A (zh) | 一种用于控制电力系统多断面有功潮流的方法及系统 | |
Wu et al. | Distributed voltage regulation in distribution power grids: Utilizing the photovoltaics inverters | |
CN108536983B (zh) | 基于离散化空间能谱响应矩阵的精准中子能谱调控方法 | |
Mundra et al. | A Multi-Objective Optimization Based Optimal Reactive Power Reward for Voltage Stability Improvement in Uncertain Power System |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180914 |