CN114741658A - 一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114741658A
CN114741658A CN202210437042.6A CN202210437042A CN114741658A CN 114741658 A CN114741658 A CN 114741658A CN 202210437042 A CN202210437042 A CN 202210437042A CN 114741658 A CN114741658 A CN 114741658A
Authority
CN
China
Prior art keywords
intrinsic
sample
orthogonal
orthogonal decomposition
decomposition
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
Application number
CN202210437042.6A
Other languages
English (en)
Inventor
李茁
马宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sun Yat Sen University
Original Assignee
Sun Yat Sen University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sun Yat Sen University filed Critical Sun Yat Sen University
Priority to CN202210437042.6A priority Critical patent/CN114741658A/zh
Publication of CN114741658A publication Critical patent/CN114741658A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
    • Y02E30/30—Nuclear fission reactors

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质。该方法包括：根据本征正交分解原始样本和所述本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本；根据所述本征正交分解标准样本，得到本征正交分解对称样本；将所述本征正交分解标准样本与所述本征正交分解对称样本进行合并，得到本征正交分解新样本；对所述本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基。本发明能够进一步提高堆芯功率在线重构的计算速度和计算精度。

Description

一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及核反应堆堆芯运行技术领域，尤其涉及一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质。
背景技术
核反应堆堆芯三维功率分布是反映堆芯运行安全的重要指标之一，在堆芯内部或外部特定位置安装中子探测器是实现堆芯三维功率分布实时监测的必要手段，同时还需要借助于堆芯功率在线重构方法，如谐波展开法、样条函数拟合法、耦合系数法、本征正交分解法等。其中，本征正交分解指的是对定义于某一空间域的一组已知函数求解一组基函数，使该已知函数投影到该基函数上的平方投影最大的过程，该组已知函数称为本征正交分解的样本，该基函数称为本征正交基。
据此，基于本征正交分解的堆芯功率在线重构技术，其原理可以简述为：以不同堆芯状态或时刻的三维功率分布为样本进行本征正交分解，得到一组本征正交基，以此作为基函数对堆芯三维功率分布进行展开，并结合探测器测量值求解得到展开系数，进而实现堆芯功率在线重构。可见，基于本征正交分解的堆芯功率在线重构技术，可以在一次在线重构计算中同时考虑不同时刻的堆芯功率空间特性，计算时间较短且计算精度较高。在此基础上，如何提前制备本征正交基，成为当前的研究热点。
然而在现有技术中，通常仅通过多维网格的方式考虑堆芯参数、以增加样本量的方式获得满足堆芯功率在线重构计算要求的本征正交基，鲜少针对本征正交基进行处理，对各阶本征正交基所表征的堆芯空间特性分析不足，难以进一步提高堆芯功率在线重构的计算速度和计算精度。
发明内容
为了克服现有技术的缺陷，本发明提供一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质，能够进一步提高堆芯功率在线重构的计算速度和计算精度。
为了解决上述技术问题，第一方面，本发明一实施例提供一种本征正交基归一化方法，包括：
根据本征正交分解原始样本和所述本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本；
根据所述本征正交分解标准样本，得到本征正交分解对称样本；
将所述本征正交分解标准样本与所述本征正交分解对称样本进行合并，得到本征正交分解新样本；
对所述本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基。
进一步地，在所述根据本征正交分解原始样本和所述本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本之前，还包括：
获取所述本征正交分解原始样本{Pj(r)}；其中，Pj(r)为所述本征正交分解原始样本内的元素，P为堆芯三维功率分布，j为元素序号，j＝1，2，...，N，N为正整数，r为空间位置；
对所述本征正交分解原始样本内的所有元素取平均值，得到所述本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj；其中，
Figure BDA0003612207890000021
sj为所述本征正交分解原始样本内所有元素的总和，
Figure BDA0003612207890000022
mj为所述本征正交分解原始样本内所有元素的总数。
进一步地，所述本征正交分解标准样本为{gj(r)}：
其中，gj(r)为所述本征正交分解标准样本内的元素，
Figure BDA0003612207890000023
进一步地，所述本征正交分解对称样本为{fj(r)}；
其中，fj(r)为所述本征正交分解对称样本内的元素，fj(r)＝2I(r)-gj(r)，I(r)表示所述本征正交分解标准样本内在空间位置r处的元素的值为1。
进一步地，所述本征正交分解新样本为{gj(r)，fj(r)}。
进一步地，所述本征正交分解新样本内所有元素的总数为2N，N为正整数。
进一步地，所述对所述本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基，具体为：
对所述本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到2N阶本征正交基；
从所述2N阶本征正交基中取前N-1阶本征正交基作为所述归一化本征正交基。
进一步地，所述前N-1阶本征正交基中的第一阶本征正交基在所有空间位置处的取值均相等。
第二方面，本发明一实施例提供一种本征正交基归一化装置，包括：
本征正交分解标准样本获取模块，用于根据本征正交分解原始样本和所述本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本；
本征正交分解对称样本获取模块，用于根据所述本征正交分解标准样本，得到本征正交分解对称样本；
本征正交分解新样本获取模块，用于将所述本征正交分解标准样本与所述本征正交分解对称样本进行合并，得到本征正交分解新样本；
本征正交基归一化模块，用于对所述本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基。
第三方面，本发明一实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上所述的本征正交基归一化方法。
本发明的实施例，具有如下有益效果：
通过根据本征正交分解原始样本和本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本，根据本征正交分解标准样本，得到本征正交分解对称样本，将本征正交分解标准样本与本征正交分解对称样本进行合并，得到本征正交分解新样本，对本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基，实现制备归一化本征正交基。相比于现有技术，本发明的实施例通过对本征正交分解原始样本进行标准化、对称化的预处理，得到本征正交分解新样本，以对本征正交分解新样本进行本正正交分解，得到归一化本征正交基，不仅能够提前制备归一化本征正交基，还能够保证在预处理过程中不损失堆芯功率空间特性，在后续堆芯功率在线重构过程中有效提取堆芯功率空间特性，从而进一步提高堆芯功率在线重构的计算速度和计算精度。
附图说明
图1为本发明第一实施例中的一种本征正交基归一化方法的流程示意图；
图2为本发明第一实施例中示例的典型压水堆堆芯的径向示意图；
图3为本发明第二实施例中的一种本征正交基归一化装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，文中的步骤编号，仅为了方便具体实施例的解释，不作为限定步骤执行先后顺序的作用。本实施例提供的方法可以由相关的终端设备执行，且下文均以处理器作为执行主体为例进行说明。
如图1所示，第一实施例提供一种本征正交基归一化方法，包括步骤S1～S4：
S1、根据本征正交分解原始样本和本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本；
S2、根据本征正交分解标准样本，得到本征正交分解对称样本；
S3、将本征正交分解标准样本与本征正交分解对称样本进行合并，得到本征正交分解新样本；
S4、对本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基。
本实施例通过对本征正交分解原始样本进行标准化、对称化的预处理，得到本征正交分解新样本，以对本征正交分解新样本进行本正正交分解，得到归一化本征正交基，不仅能够提前制备归一化本征正交基，还能够保证在预处理过程中不损失堆芯功率空间特性，在后续堆芯功率在线重构过程中有效提取堆芯功率空间特性，从而进一步提高堆芯功率在线重构的计算速度和计算精度。
在优选的实施例当中，在所述根据本征正交分解原始样本和本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本之前，还包括：获取本征正交分解原始样本{Pj(r)}；其中，Pj(r)为本征正交分解原始样本内的元素，P为堆芯三维功率分布，j为元素序号，j＝1，2，...，N，N为正整数，r为空间位置；对本征正交分解原始样本内的所有元素取平均值，得到本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj；其中，
Figure BDA0003612207890000051
sj为本征正交分解原始样本内所有元素的总和，
Figure BDA0003612207890000052
mj为本征正交分解原始样本内所有元素的总数。
作为示例性地，获取堆芯三维功率分布作为本征正交分解原始样本{Pj(r)}，Pj(r)为本征正交分解原始样本内的元素，P为堆芯三维功率分布，j为元素序号，j＝1，2，...，N，N为正整数，r为空间位置。
其中，可以采用现有的获取堆芯三维功率分布的计算程序进行堆芯模拟和计算，得到不同堆芯参数，如硼浓度、平均燃耗、平均功率、控制棒位置等条件下的堆芯三维功率分布。如图2所示，图2为示例的典型压水堆堆芯的径向示意图，方格中的数字代表燃料组件内的可燃毒物棒数目，1.6w/o U-235、2.4w/oU-235和3.1w/o U-235代表燃料富集度分别为1.6％、2.4％、3.1％。
在获取到本征正交分解原始样本{Pj(r)}后，分别对本征正交分解原始样本{Pj(r)}中的所有元素进行计数和求和，得到本征正交分解原始样本内所有元素的总数mj和本征正交分解原始样本内所有元素的总和
Figure BDA0003612207890000061
以根据本征正交分解原始样本内所有元素的总数mj和本征正交分解原始样本内所有元素的总和sj，计算本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj，
Figure BDA0003612207890000062
根据堆芯三维功率分布的物理意义，本征正交分解原始样本{Pj(r)}内所有元素的值均大于等于0且不全为0，因此本征正交分解原始样本内所有元素的总数mj的值为大于0的整数，本征正交分解原始样本内所有元素的总和sj的值大于0，本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj的值大于0。
在优选的实施例当中，本征正交分解标准样本为{gj(r)}：其中，gj(r)为本征正交分解标准样本内的元素，
Figure BDA0003612207890000063
作为示例性地，在获取到本征正交分解原始样本{Pj(r)}和本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj后，根据本征正交分解原始样本{Pj(r)}和本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj，计算本征正交分解标准样本{gj(r)}，gj(r)为本征正交分解标准样本内的元素，
Figure BDA0003612207890000064
在优选的实施例当中，本征正交分解对称样本为{fj(r)}；其中，fj(r)为本征正交分解对称样本内的元素，fj(r)＝2I(r)-gj(r)，I(r)表示本征正交分解标准样本内在空间位置r处的元素的值为1。
作为示例性地，在获取到本征正交分解标准样本{gj(r)}后，根据本征正交分解标准样本{gj(r)}，计算本征正交分解对称样本为{fj(r)}，fj(r)为本征正交分解对称样本内的元素，fj(r)＝2I(r)-gj(r)，I(r)表示本征正交分解标准样本内在空间位置r处的元素的值为1。
在优选的实施例当中，本征正交分解新样本为{gj(r)，fj(r)}。
作为示例性地，在获取到本征正交分解标准样本{gj(r)}与本征正交分解对称样本{fj(r)}后，将本征正交分解标准样本{gj(r)}与本征正交分解对称样本{fj(r)}进行合并，得到本征正交分解新样本{gj(r)，fj(r)}。
在优选的实施例当中，本征正交分解新样本内所有元素的总数为2N，N为正整数。
在优选的实施例当中，所述对本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基，具体为：对本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到2N阶本征正交基；从2N阶本征正交基中取前N-1阶本征正交基作为归一化本征正交基。
在优选的实施例当中，前N-1阶本征正交基中的第一阶本征正交基在所有空间位置处的取值均相等。
本征正交分解指的是，对于定义于某一空间域的一组已知函数，求解一组基函数，使该已知函数投影到该基函数上的平方投影最大的过程。
作为示例性地，在获取到本征正交分解新样本{gj(r)，fj(r)}后，对本征正交分解新样本{gj(r)，fj(r)}进行本征正交分解，得到2N阶本征正交基，从2N阶本征正交基中取前N-1阶本征正交基作为归一化本征正交基
Figure BDA0003612207890000071
为归一化本征正交基内的元素，i＝1，2，...，N，N+1。
可以理解的是，对本征正交分解原始样本{Pj(r)}进行标准化、对称化的归一化计算过程，类似于矩阵变换。由于本征正交分解新样本{gj(r)，fj(r)}的样本总数为2N，因此进行本征正交分解后，将得到2N阶本征正交基，且由于在本征正交分解新样本构成过程中，仅通过矩阵变换原理进行样本标准化和对称处理，与本征正交分解原始样本{Pj(r)}相比仅增加了1个“所有空间位置元素值均为1”的空间特性，因此本征正交分解后仅前N+1阶本征正交基具有物理意义，故仅取前N+1阶本征正交基作为归一化本征正交基
Figure BDA0003612207890000072
将本实施例提供的用于堆芯功率在线重构的本征正交基归一化方法应用在堆芯功率在线重构计算中，通过矩阵变换原理对本征正交分解原始样本进行预处理，得到归一化的本征正交基，既不损失堆芯功率空间特性，又对堆芯功率在线重构计算速度和所需存储空间影响不大，同时，归一化本征正交基中的第一阶基函数所有空间位置处取值均相等，提供了新的多维空间原点或原平面，有助于堆芯功率空间特性提取和分析。
总而言之，本实施例提供的用于堆芯功率在线重构的本征正交基归一化方法，具有以下突出优点：
(1)对本征正交分解原始样本的处理方式，不损失堆芯功率空间特性；
(2)归一化本征正交基仅比不做处理得到的本征正交基增加1阶基函数，对堆芯功率在线重构计算速度和所需存储空间影响不大；
(3)归一化本征正交基提供了新的多维空间原点或原平面，有助于堆芯功率空间特性提取和分析。
基于与第一实施例相同的发明构思，第二实施例提供如图3所示的一种本征正交基归一化装置，包括：
本征正交分解标准样本获取模块21，用于根据本征正交分解原始样本和本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本；
本征正交分解对称样本获取模块22，用于根据本征正交分解标准样本，得到本征正交分解对称样本；
本征正交分解新样本获取模块23，用于将本征正交分解标准样本与本征正交分解对称样本进行合并，得到本征正交分解新样本；
本征正交基归一化模块24，用于对本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基。
本实施例通过应用本征正交基归一化装置，对本征正交分解原始样本进行标准化、对称化的预处理，得到本征正交分解新样本，以对本征正交分解新样本进行本正正交分解，得到归一化本征正交基，不仅能够提前制备归一化本征正交基，还能够保证在预处理过程中不损失堆芯功率空间特性，在后续堆芯功率在线重构过程中有效提取堆芯功率空间特性，从而进一步提高堆芯功率在线重构的计算速度和计算精度。
在优选的实施例当中，所述本征正交基归一化装置，还包括：
本征正交分解原始样本获取模块，用于在所述根据本征正交分解原始样本和本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本之前，获取本征正交分解原始样本{Pj(r)}；其中，Pj(r)为本征正交分解原始样本内的元素，P为堆芯三维功率分布，j为元素序号，j＝1，2，...，N，N为正整数，r为空间位置；
本征正交分解原始样本平均值获取模块，用于对本征正交分解原始样本内的所有元素取平均值，得到本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj；其中，
Figure BDA0003612207890000091
sj为本征正交分解原始样本内所有元素的总和，
Figure BDA0003612207890000092
mj为本征正交分解原始样本内所有元素的总数。
作为示例性地，通过本征正交分解原始样本获取模块，获取堆芯三维功率分布作为本征正交分解原始样本{Pj(r)}，Pj(r)为本征正交分解原始样本内的元素，P为堆芯三维功率分布，j为元素序号，j＝1，2，...，N，N为正整数，r为空间位置。
其中，可以采用现有的获取堆芯三维功率分布的计算程序进行堆芯模拟和计算，得到不同堆芯参数，如硼浓度、平均燃耗、平均功率、控制棒位置等条件下的堆芯三维功率分布。
通过本征正交分解原始样本平均值获取模块，在获取到本征正交分解原始样本{Pj(r)}后，分别对本征正交分解原始样本{Pj(r)}中的所有元素进行计数和求和，得到本征正交分解原始样本内所有元素的总数mj和本征正交分解原始样本内所有元素的总和
Figure BDA0003612207890000093
以根据本征正交分解原始样本内所有元素的总数mj和本征正交分解原始样本内所有元素的总和sj，计算本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj，
Figure BDA0003612207890000101
根据堆芯三维功率分布的物理意义，本征正交分解原始样本{Pj(r)}内所有元素的值均大于等于0且不全为0，因此本征正交分解原始样本内所有元素的总数mj的值为大于0的整数，本征正交分解原始样本内所有元素的总和sj的值大于0，本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj的值大于0。
在优选的实施例当中，本征正交分解标准样本为{gj(r)}：其中，gj(r)为本征正交分解标准样本内的元素，
Figure BDA0003612207890000102
作为示例性地，通过本征正交分解标准样本获取模块21，在获取到本征正交分解原始样本{Pj(r)}和本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj后，根据本征正交分解原始样本{Pj(r)}和本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj，计算本征正交分解标准样本{gj(r)}，gj(r)为本征正交分解标准样本内的元素，
Figure BDA0003612207890000103
在优选的实施例当中，本征正交分解对称样本为{fj(r)}；其中，fj(r)为本征正交分解对称样本内的元素，fj(r)＝2I(r)-gj(r)，I(r)表示本征正交分解标准样本内在空间位置r处的元素的值为1。
作为示例性地，通过本征正交分解对称样本获取模块22，在获取到本征正交分解标准样本{gj(r)}后，根据本征正交分解标准样本{gj(r)}，计算本征正交分解对称样本为{fj(r)}，fj(r)为本征正交分解对称样本内的元素，fj(r)＝2I(r)-gj(r)，I(r)表示本征正交分解标准样本内在空间位置r处的元素的值为1。
在优选的实施例当中，本征正交分解新样本为{gj(r)，fj(r)}。
作为示例性地，通过本征正交分解新样本获取模块23，在获取到本征正交分解标准样本{gj(r)}与本征正交分解对称样本{fj(r)}后，将本征正交分解标准样本{gj(r)}与本征正交分解对称样本{fj(r)}进行合并，得到本征正交分解新样本{gj(r)，fj(r)}。
在优选的实施例当中，本征正交分解新样本内所有元素的总数为2N，N为正整数。
在优选的实施例当中，本征正交基归一化模块24，具体用于对本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到2N阶本征正交基；从2N阶本征正交基中取前N-1阶本征正交基作为归一化本征正交基。
在优选的实施例当中，前N-1阶本征正交基中的第一阶本征正交基在所有空间位置处的取值均相等。
本征正交分解指的是，对于定义于某一空间域的一组已知函数，求解一组基函数，使该已知函数投影到该基函数上的平方投影最大的过程。
作为示例性地，通过本征正交基归一化模块24，在获取到本征正交分解新样本{gj(r)，fj(r)}后，对本征正交分解新样本{gj(r)，fj(r)}进行本征正交分解，得到2N阶本征正交基，从2N阶本征正交基中取前N-1阶本征正交基作为归一化本征正交基
Figure BDA0003612207890000111
为归一化本征正交基内的元素，i＝1，2，...，N，N+1。
可以理解的是，对本征正交分解原始样本{Pj(r)}进行标准化、对称化的归一化计算过程，类似于矩阵变换。由于本征正交分解新样本{gj(r)，fj(r)}的样本总数为2N，因此进行本征正交分解后，将得到2N阶本征正交基，且由于在本征正交分解新样本构成过程中，仅通过矩阵变换原理进行样本标准化和对称处理，与本征正交分解原始样本{Pj(r)}相比仅增加了1个“所有空间位置元素值均为1”的空间特性，因此本征正交分解后仅前N+1阶本征正交基具有物理意义，故仅取前N+1阶本征正交基作为归一化本征正交基
Figure BDA0003612207890000112
将本实施例提供的用于堆芯功率在线重构的本征正交基归一化装置应用在堆芯功率在线重构计算中，通过矩阵变换原理对本征正交分解原始样本进行预处理，得到归一化的本征正交基，既不损失堆芯功率空间特性，又对堆芯功率在线重构计算速度和所需存储空间影响不大，同时，归一化本征正交基中的第一阶基函数所有空间位置处取值均相等，提供了新的多维空间原点或原平面，有助于堆芯功率空间特性提取和分析。
总而言之，本实施例提供的用于堆芯功率在线重构的本征正交基归一化装置，具有以下突出优点：
(1)对本征正交分解原始样本的处理方式，不损失堆芯功率空间特性；
(2)归一化本征正交基仅比不做处理得到的本征正交基增加1阶基函数，对堆芯功率在线重构计算速度和所需存储空间影响不大；
(3)归一化本征正交基提供了新的多维空间原点或原平面，有助于堆芯功率空间特性提取和分析。
基于与第一实施例相同的发明构思，第三实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行如第一实施例所述的本征正交基归一化方法，且能达到与之相同的有益效果。
综上所述，实施本发明的实施例，具有如下有益效果：
通过根据本征正交分解原始样本和本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本，根据本征正交分解标准样本，得到本征正交分解对称样本，将本征正交分解标准样本与本征正交分解对称样本进行合并，得到本征正交分解新样本，对本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基，实现制备归一化本征正交基。本发明的实施例通过对本征正交分解原始样本进行标准化、对称化的预处理，得到本征正交分解新样本，以对本征正交分解新样本进行本正正交分解，得到归一化本征正交基，不仅能够提前制备归一化本征正交基，还能够保证在预处理过程中不损失堆芯功率空间特性，在后续堆芯功率在线重构过程中有效提取堆芯功率空间特性，从而进一步提高堆芯功率在线重构的计算速度和计算精度。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

Claims (10)

1.一种本征正交基归一化方法，其特征在于，包括：
根据本征正交分解原始样本和所述本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本；
根据所述本征正交分解标准样本，得到本征正交分解对称样本；
将所述本征正交分解标准样本与所述本征正交分解对称样本进行合并，得到本征正交分解新样本；
对所述本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基。
2.如权利要求1所述的本征正交基归一化方法，其特征在于，在所述根据本征正交分解原始样本和所述本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本之前，还包括：
获取所述本征正交分解原始样本{Pj(r)}；其中，Pj(r)为所述本征正交分解原始样本内的元素，P为堆芯三维功率分布，j为元素序号，j＝1，2，...，N，N为正整数，r为空间位置；
对所述本征正交分解原始样本内的所有元素取平均值，得到所述本征正交分解原始样本内所有元素的平均值aj；其中，
Figure FDA0003612207880000011
sj为所述本征正交分解原始样本内所有元素的总和，
Figure FDA0003612207880000012
mj为所述本征正交分解原始样本内所有元素的总数。
3.如权利要求2所述的本征正交基归一化方法，其特征在于，所述本征正交分解标准样本为{gj(r)}：
其中，gj(r)为所述本征正交分解标准样本内的元素，
Figure FDA0003612207880000013
4.如权利要求3所述的本征正交基归一化方法，其特征在于，所述本征正交分解对称样本为{fj(r)}；
其中，fj(r)为所述本征正交分解对称样本内的元素，fj(r)＝2I(r)-gj(r)，I(r)表示所述本征正交分解标准样本内在空间位置r处的元素的值为1。
5.如权利要求4所述的本征正交基归一化方法，其特征在于，所述本征正交分解新样本为{gj(r)，fj(r)}。
6.如权利要求1所述的本征正交基归一化方法，其特征在于，所述本征正交分解新样本内所有元素的总数为2N，N为正整数。
7.如权利要求6所述的本征正交基归一化方法，其特征在于，所述对所述本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基，具体为：
对所述本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到2N阶本征正交基；
从所述2N阶本征正交基中取前N-1阶本征正交基作为所述归一化本征正交基。
8.如权利要求7所述的本征正交基归一化方法，其特征在于，所述前N-1阶本征正交基中的第一阶本征正交基在所有空间位置处的取值均相等。
9.一种本征正交基归一化装置，其特征在于，包括：
本征正交分解标准样本获取模块，用于根据本征正交分解原始样本和所述本征正交分解原始样本内所有元素的平均值，得到本征正交分解标准样本；
本征正交分解对称样本获取模块，用于根据所述本征正交分解标准样本，得到本征正交分解对称样本；
本征正交分解新样本获取模块，用于将所述本征正交分解标准样本与所述本征正交分解对称样本进行合并，得到本征正交分解新样本；
本征正交基归一化模块，用于对所述本征正交分解新样本进行本征正交分解，得到归一化本征正交基。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至8任一项所述的本征正交基归一化方法。
CN202210437042.6A 2022-04-24 2022-04-24 一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质 Pending CN114741658A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210437042.6A CN114741658A (zh) 2022-04-24 2022-04-24 一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210437042.6A CN114741658A (zh) 2022-04-24 2022-04-24 一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114741658A true CN114741658A (zh) 2022-07-12

Family

ID=82283350

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210437042.6A Pending CN114741658A (zh) 2022-04-24 2022-04-24 一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114741658A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110739091B (zh) 一种核电厂次临界度直接测量系统及硬件平台和测量方法
CN116070505B (zh) 一种基于模型降阶与堆外计数的堆芯功率在线监测方法
Qin et al. Application of deep neural network for generating resonance self-shielded cross-section
CN114741658A (zh) 一种本征正交基归一化方法、装置及存储介质
CN110991741B (zh) 一种基于深度学习的断面约束概率预警方法及系统
CN114625731B (zh) 核数据截面库生成方法、装置、设备及存储介质
CN114707310A (zh) 基于奇异值分解变换的核反应堆物理仿真方法、装置、计算机设备及存储介质
Dion et al. Resonance self-shielding effects on eigenvalue sensitivity
CN114491908B (zh) 基于白边界的Tone’s方法与超细群结合的共振算法
Gonzalez-Amoros et al. Extension of the high-resolution thermal-hydraulics code ESCOT to hexagonal core geometries for multi-physics calculations
Park et al. MIG 1.5 Code for Random Sampling of Multiple Correlated Variables
Mori et al. Monte Carlo analysis of HTTR with the MVP statistical geometry model
Jinaphanh et al. Automated convergence detection in Monte Carlo criticality calculations using student's bridge statistics based on K {sub eff} or Shannon entropy
CN110427681B (zh) 压水堆组件形状因子参数化方法
Nasir et al. Validation study of reactor physics code WIMSD-5B based on evaluated nuclear data libraries for VVER core calculations by benchmarking VVER critical experiments of light water reactors
CN114238447A (zh) 一种用于云计算系统的资源数据读取方法
Toth et al. Normality of Monte Carlo criticality eigenfunction decomposition coefficients
CN115659691A (zh) 一种中子学计算不确定性量化方法、系统、设备及介质
Gao et al. RESEARCH ON SURROGATE MODEL BASED ON KRIGING INTERPOLATION
Hamilton et al. Accelerated Monte Carlo fission source convergence with fission matrix and kernel density estimators
Sedota Uncertainty Quantification in Nuclear Reactor Modeling Using Stochastic Sampling with the Virtual Environment for Reactor Applications
CN115392112A (zh) 基于Direct算法抽样和支持向量机的结构可靠性分析方法
Grin et al. Transformer-based Model for the Semantic Parsing of Error Messages in Distributed Computing Systems in High Energy Physics
Gao et al. Analysis of the Poisson Regression Model in Multiple Equipment Failure Factors and Intelligent Evaluation
Mills Physics of Intermediate Reactors: Supplement

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

Application publication date: 20220712

RJ01 Rejection of invention patent application after publication