JP2021018143A - 核特性の予測方法及び核特性予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】核定数の不確かさを考慮しつつ、核特性の予測精度の向上を図ることができる核特性の予測方法等を提供する。【解決手段】原子力発電所の炉心出力変動操作により変化する原子炉の核特性を測定して、核特性の変化の測定値を取得するステップＳ２３と、測定値に対応する核特性の計算値を、補正前の核定数を用いて炉心計算を行うことにより算出するステップＳ２４と、予め準備したマクロ共分散データに基づいて作成した核定数の摂動データを用いて、核定数を摂動させて炉心計算を行うことにより複数の核特性を取得し、取得した複数の核特性に基づく感度データを算出するステップＳ２２と、計算値が測定値を再現するように、感度データに基づいて核定数の補正量を算出するステップＳ２５と、補正量により補正した核定数を用いて、次回の炉心出力変動操作により変化する原子炉の核特性の変化を予測するステップＳ２７と、を含む。【選択図】図５

Description

本発明は、原子炉の核特性を予測する核特性の予測方法及び核特性予測装置に関するものである。

従来、燃料集合体を含む炉心の炉心解析（核設計計算）では、前段となる集合体計算と後段となる炉心計算との２段階に分けて計算を行っている。集合体計算は、様々な核種のミクロ断面積を入力値として、中性子束の詳細な空間及びエネルギー依存性を考慮して各種計算を行うことにより、均質化された核定数（マクロ断面積）を出力値として算出する。炉心計算は、集合体計算において算出された核定数を入力値として、炉心の燃料体系を考慮して計算を行うことにより、炉心の核特性を出力値として算出する。そして、炉心の核特性を予測する場合には、核定数を用いて炉心計算を行うことにより、炉心の核特性を予測している。

このような炉心解析において、核特性の予測精度を向上させるべく、解析結果としての核特性を、炉心に設けられた計測装置により計測された核特性の計測結果に近似させて、再現性を高めるように核定数を調整する手法（データ同化手法）が知られている（例えば、非特許文献１参照）。この調整手法では、集合体計算の入力値となるミクロ断面積を調整対象としていることから、調整済みのミクロ断面積を用いて、集合体計算を行った後、炉心計算を行うことで、核特性を算出することとなる。また、この調整手法では、ミクロ断面積を調整することにより、ミクロ断面積の不確かさに関するデータであるミクロ共分散データについても調整されることから、調整済のミクロ共分散データに基づく核特性の不確かさの評価が可能となる。

また、炉心解析において、核特性の解析精度を向上させるべく、過去のプラントデータ及びそれを用いた解析結果を記憶しておき、それらの関係を回帰分析等を用いて分析し、分析結果を用いることにより、核定数を計測データを用いて補正する原子炉炉心性能計算装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

Tomoaki Watanabe、外５名、"Cross section adjustment method based on random sampling technique"、Journal of Nuclear Science and Technology、日本原子力学会、２０１４年、vol.51、p.590-599、［平成３０年２月２日検索日］、インターネット<URL:http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00223131.2014.882801>

特開平１０−３３５２９０号公報

しかしながら、非特許文献１の調整方法では、膨大な集合体計算を行う必要があることから、集合体計算を行う分、計算コストが増大してしまう。特に、集合体計算は、中性子束の詳細な空間及びエネルギー依存性を考慮することから、計算負荷が大きなものとなり、炉心計算に比して計算コストが大きなものとなっている。

また、特許文献１の方法では、回帰分析等を用いて分析することから、核定数の不確かさを考慮することができないものとなる。

そこで、本発明は、核定数の不確かさを考慮しつつ、核特性の予測精度の向上を図ることができる核特性の予測方法及び核特性予測装置を提供することを課題とする。

本発明の核特性の予測方法は、原子炉の炉心出力変動操作により変化する前記原子炉の核特性を測定して、前記核特性の変化の測定値を取得するステップと、前記測定値に対応する前記核特性の計算値を、補正前の核定数を用いて炉心計算を行うことにより算出するステップと、予め準備したマクロ共分散データに基づいて作成した前記核定数の摂動データを用いて、前記核定数を摂動させて炉心計算を行うことにより複数の前記核特性を取得し、取得した複数の前記核特性に基づく感度データを算出するステップと、前記計算値が前記測定値を再現するように、前記感度データに基づいて前記核定数の補正量を算出するステップと、前記補正量により補正した前記核定数を用いて、次回の炉心出力変動操作により変化する前記原子炉の核特性の変化を予測するステップと、を含む。

また、本発明の核特性予測装置は、原子炉の炉心出力変動操作により変化する原子炉の核特性を予測する制御部を備える核特性予測装置であって、前記制御部は、原子炉の炉心出力変動操作により変化する前記原子炉の核特性を測定して、前記核特性の変化の測定値を取得するステップと、前記測定値に対応する前記核特性の計算値を、補正前の核定数を用いて炉心計算を行うことにより算出するステップと、予め準備したマクロ共分散データに基づいて作成した前記核定数の摂動データを用いて、前記核定数を摂動させて炉心計算を行うことにより複数の前記核特性を取得し、取得した複数の前記核特性に基づく感度データを算出するステップと、前記計算値が前記測定値を再現するように、前記感度データに基づいて前記核定数の補正量を算出するステップと、前記補正量により補正した前記核定数を用いて、次回の炉心出力変動操作により変化する前記原子炉の核特性の変化を予測するステップと、を実行する。

本発明によれば、核定数の不確かさを考慮しつつ、核特性の予測精度の向上を図ることができる。

図１は、本実施形態に係る共分散データ作成装置を模式的に表した概略構成図である。 図２は、本実施形態に係る炉心解析装置を模式的に表した概略構成図である。 図３は、本実施形態に係る核特性の予測に関する説明図である。 図４は、マクロ共分散データの作成に関するフローチャートである。 図５は、核定数の補正に関するフローチャートである。 図６は、Ｎ−１月の核特性に関するグラフである。 図７は、Ｎ月の核特性に関するグラフである。

以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能であり、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせることも可能である。

［本実施形態］
本実施形態に係る核特性の予測方法及び核特性予測装置では、原子炉の核特性を定期的に予測する。原子炉の核特性を予測するにあたっては、予めマクロ共分散データが作成されると共に、マクロ共分散データに基づいて作成した核定数の摂動データが作成される。マクロ共分散データは、図１に示す共分散データ作成装置により作成される。先ず、図１を参照して、共分散データ作成装置について説明する。

（共分散データ作成装置）
図１は、本実施形態に係る共分散データ作成装置を模式的に表した概略構成図である。共分散データ作成装置１０は、各種プログラムを実行して演算可能な第一演算部１１と、各種プログラムおよびデータを記憶する第一記憶部１２と、キーボード等の入力デバイスで構成された第一入力部１３と、モニタ等の出力デバイスで構成された第一出力部１４とを有している。なお、共分散データ作成装置１０は、単体の装置で構成してもよいし、後述する炉心解析装置２０と一体の装置としてもよいし、演算装置及びデータサーバ等を組み合わせた複数の装置で構成してもよく、特に限定されない。

第一記憶部１２には、各種プログラムとして、例えば、核定数（マクロ断面積）を算出するために用いられる核定数計算コードＣ１、マクロ共分散データを作成するために用いられる共分散データ作成プログラムＰ１が記憶されている。また、第一記憶部１２には、データとして、例えば、断面積をまとめた断面積ライブラリと、集合体計算により算出されるマクロ断面積と、マクロ断面積に基づいて算出されるマクロ共分散データと、を含んで記憶されている。

図２は、炉心解析装置を模式的に表した概略構成図である。図１に示すように、炉心解析装置２０は、マクロ共分散データを用いて炉心解析を行うことにより、炉心の核特性を予測する核特性予測装置として機能している。炉心解析装置２０は、各種プログラムを実行して演算可能な第二演算部２１と、各種プログラムおよびデータを記憶する第二記憶部２２と、キーボード等の入力デバイスで構成された第二入力部２３と、モニタ等の出力デバイスで構成された第二出力部２４とを有している。なお、炉心解析装置２０も、共分散データ作成装置１０と同様に、単体の装置で構成してもよいし、共分散データ作成装置１０と一体の装置としてもよいし、演算装置及びデータサーバ等を組み合わせた複数の装置で構成してもよく、特に限定されない。

第二記憶部２２には、各種プログラムとして、例えば、核特性を算出するために用いられる炉心計算コードＣ２、炉心計算の入力値となる核定数（マクロ断面積）を補正するために用いられる核定数補正プログラムＰ２が記憶されている。また、第二記憶部２２には、データとして、例えば、マクロ断面積の変化に伴う核特性の変化に関するデータである感度データと、核特性を計測する計測装置により計測された核特性計測データと、核定数を補正するための補正量に関するデータと、を含んで記憶されている。

ここで、図３を参照して、核特性の予測に関して説明する。図３は、本実施形態に係る核特性の予測に関する説明図である。核特性の予測は、定期的に行われており、例えば、図３に示すように、１か月ごとに行われる。ここで、Ｎ月の核特性を予測する場合には、Ｎ月の一つ前（前回）となるＮ−１月における核特性の測定値と計算値とを用いて予測が行われる。

Ｎ−１月では、プラント機能の確認のため、ステムフリー操作が行われる。ステムフリー操作では、炉心に対して制御棒の挿入や引抜を行うことで、炉心出力変動操作が行われ、核特性の測定値が取得される。核特性としては、例えば、炉心の軸方向（制御棒の軸方向）における出力分布であり、具体的には、軸方向における出力の偏差（ΔＩ）である。なお、核特性としては、炉心の径方向における出力分布であってもよい。

Ｎ−１月では、ステムフリー操作が行われることで変動する核特性ΔＩを、図示しない計測装置により計測し、計測された測定値を核特性計測データとして炉心解析装置２０の第二記憶部２２に記憶する。また、Ｎ−１月では、測定値に対応する核特性ΔＩの計算値を、補正前の核定数を用いて炉心計算する。つまり、ステムフリー操作が行われる炉心状態を模擬し、そのときの核特性ΔＩを、補正前の核定数を用いて炉心計算する。

そして、Ｎ−１月における測定値としての核特性ΔＩと、計算値としての核特性ΔＩとに基づいて、核定数の補正量を算出し、算出した補正量に基づいて補正した核定数を用いて炉心計算を行うことで、Ｎ月における核特性ΔＩを計算する。

次に、核設計計算に用いられる核定数計算コードＣ１及び炉心計算コードＣ２について説明する。核定数計算コードＣ１は、集合体計算に用いられる計算コードとなっており、炉心計算コードＣ２は、炉心計算に用いられる計算コードとなっている。

核定数計算コードＣ１は、燃料集合体に関する諸元データや、共分散データ作成装置１０の第一記憶部１２に記憶された断面積ライブラリから取得されるミクロ断面積を入力値とし、このミクロ断面積に基づいて、共鳴計算、中性子輸送計算、燃焼計算及び集合体（核定数）計算等の各種計算を行っている。なお、諸元データとしては、例えば、燃料棒の半径、集合体間ギャップ、燃料組成、燃料温度や減速材温度等である。

核定数計算コードＣ１は、燃料集合体を軸方向に直交する面で切った断面となる四角形の幾何形状を二次元の解析対象領域としており、この解析対象領域におけるマクロ断面積を含む核定数を算出可能なコードとなっている。なお、核定数は、炉心計算コードＣ２に用いられる入力値となっており、核定数としては、吸収断面積、除去断面積および生成断面積を含む燃料マクロ定数、キセノンミクロ定数、制御棒マクロ定数などがある。つまり、核定数計算コードＣ１を用いて集合体計算を行うことにより、炉心計算用の入力値である核定数を生成している。

炉心計算コードＣ２は、燃料集合体を軸方向に複数に分割して直方体形状の小体積となる燃料ノード（図示省略）に、算出された核定数をそれぞれ設定して炉心計算を行っている。複数の燃料ノードは、炉心を表現しており、炉心計算コードＣ２は、炉心計算を行うことにより、出力分布、臨界ホウ素濃度、反応度係数等の炉心内の核特性（炉心特性）を評価可能なコードとなっている。

共分散データ作成装置１０は、第一入力部１３から入力された入力パラメータに基づいて、第一記憶部１２に記憶された核定数計算コードＣ１を、第一演算部１１において実行させる。すると、共分散データ作成装置１０は、核定数計算コードＣ１を用いて集合体計算を行うことにより、燃料集合体の解析対象領域における核定数を算出する。また、炉心解析装置２０は、算出された核定数に基づいて、第二記憶部２２に記憶された炉心計算コードＣ２を、第二演算部２１において実行させる。すると、炉心解析装置２０は、炉心計算コードＣ２を用いて炉心計算を行うことにより、炉心５の核特性を導出する。そして、炉心解析装置２０は、導出した核特性に基づいて、核定数の補正を行ったり、核特性の予測を行ったりする。つまり、炉心解析装置２０は、核定数を補正する機能と、核特性を予測する機能とを有したものとなっている。なお、炉心解析装置２０は、核定数を補正する機能を有する装置と、核特性を予測する機能を有する装置とに分離した、別体の装置であってもよく、特に限定されない。

次に、図４を参照して、上記の共分散データ作成装置１０によりマクロ共分散データを生成する処理について説明する。図４は、マクロ共分散データの作成に関するフローチャートである。共分散データ作成装置１０は、共分散データ作成プログラムＰ１を実行することで、マクロ共分散データを生成する処理を実行する。

共分散データ作成装置１０において、第一演算部１１は、先ず、第一記憶部１２に記憶されている断面積ライブラリに含まれるミクロ断面積の不確かさに関するデータであるミクロ共分散データを取得する（ステップＳ１１）。次に、第一演算部１１は、ミクロ共分散データを用いて、ランダムサンプリング（無作為抽出）法により、ミクロ断面積の摂動量をＮ個算出する。ランダムサンプリング法によりミクロ断面積の摂動量を算出することで、軽水炉の炉心で顕著な熱水力及び燃焼フィードバック効果を取り込むことが可能となる。そして、第一演算部１１は、算出したＬ個のミクロ断面積の摂動量をミクロ摂動データとして生成する（ステップＳ１２）。そして、第一演算部１１は、生成したミクロ摂動データを、第一記憶部１２に記憶する。

次に、第一演算部１１は、生成したミクロ摂動データに基づいて、つまり、１からＬまでの摂動量となる各ミクロ断面積に基づいて、それぞれ集合体計算を実行し、１からＬまでの摂動量に対応するＬ個の核定数（マクロ断面積）をそれぞれ導出する（ステップＳ１３）。ここで、集合体計算を実行するための計算条件として、燃料集合体を含む炉心の炉心状態に関するパラメータの中から、代表となる所定のパラメータが代表パラメータとして予め選定されている。そして、ステップＳ１３では、選定された代表パラメータを計算条件として、ミクロ摂動データに基づく集合体計算を実行する。このため、パラメータを選定することで、パラメータの組み合わせ数を減じることができるため、集合体計算の負荷を軽減できる。なお、代表パラメータは、生成されるマクロ共分散データに対して依存性の高いパラメータが選定されている。この後、第一演算部１１は、算出したＬ個の核定数に基づいて、核定数の不確かさに関するデータであるマクロ共分散データを生成する（ステップＳ１４）。マクロ共分散データは、例えば、算出したＬ個の核定数の標準偏差である。そして、第一演算部１１は、生成したマクロ共分散データを、第一記憶部１２に記憶する。

続いて、第一演算部１１は、生成したマクロ共分散データを用いて、ランダムサンプリング（無作為抽出）法により、核定数の摂動量をＭ個算出する。第一演算部１１は、算出したＭ個の核定数の摂動量をマクロ摂動データとして生成する（ステップＳ１５）。そして、第一演算部１１は、生成したマクロ摂動データを、第一記憶部１２に記憶すると共に、炉心解析装置２０へ向けて出力する。

このように、共分散データ作成装置１０は、マクロ共分散データを生成する処理を実行することで、核定数の不確かさをマクロ断面積の不確かさとして展開し、核定数の不確かさに基づくマクロ摂動データを生成する。

次に、図５を参照して、上記の炉心解析装置２０により核定数を補正する処理について説明する。図５は、核定数の補正に関するフローチャートである。炉心解析装置２０は、核定数補正プログラムＰ２を実行することで、核定数を補正する処理を実行する。この炉心解析装置２０は、共分散データ作成装置１０から出力されたマクロ摂動データが、予め第二記憶部２２に記憶されている。

炉心解析装置２０において、第二演算部２１は、先ず、第二記憶部２２に記憶されているマクロ摂動データに基づいて、つまり、１からＭまでの摂動量となる各核定数に基づいて、それぞれ炉心計算を実行し、１からＭまでの摂動量に対応するＭ個の核特性をそれぞれ導出する（ステップＳ２１）。この後、第二演算部２１は、算出したＭ個の核特性に基づいて、Ｍ個の核定数の変化と、Ｍ個の核定数の変化に伴うＭ個の核特性の変化との関係を、感度データとして導出して取得する（ステップＳ２２）。この感度データは、第二記憶部２２に記憶してもよい。

次に、第二演算部２１は、炉心の核特性を計測する計測装置により計測された核特性ΔＩを、炉心特性計測データとして取得する（ステップＳ２３）。この炉心特性計測データは、Ｎ月においてステムフリー操作時に計測された核特性ΔＩとなっており、第二記憶部２２に記憶されている。具体的に、ステップＳ２３では、ステムフリー操作により原子炉の核特性ΔＩの変化が開始した変化開始点Ｓ１から、核特性の変化の微分値がほぼゼロとなる点Ｓ２まで期間Ｈにおいて、測定値を測定している（図６参照）。ここで、点Ｓ２は、例えば、核特性ΔＩの下限値である。ステップＳ２３は、期間Ｈにおいて、測定値を任意となる複数の測定点において計測している。

また、第二演算部２１は、ステムフリー操作時が行われる炉心状態を模擬し、マクロ摂動データに基づいて、つまり、補正前の核定数に基づいて炉心計算を実行し、核特性ΔＩを計算する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４では、測定値に対応した計算値となる核特性ΔＩを取得する。つまり、ステップＳ２４では、任意となる複数の測定点に対応する点において、核特性ΔＩを取得している。

第二演算部２１は、感度データ、測定値となる核特性ΔＩ及び計算値となる核特性ΔＩを取得すると、取得した感度データに基づいて、下記する（１）式の算出式から、核定数を補正する補正量を算出する（ステップＳ２４）。

ここで、（１）式は、下記のとおりとなっている。
ΔＴ_ADJ：核定数の補正量
ΔＴ：（入力値となる）核定数の摂動量
ΔＲ^Ｔ：核定数の摂動による（出力値となる）核特性の摂動量
ΔＲ：核定数の差異（Ｒ_ｅ−Ｒ_ｃ（Ｔ_０））
Ｖ_ｅ：測定値となる核特性の不確かさ
Ｖ_ｍ：計算値となる核特性の計算手法（ｍ）に起因する不確かさ
Ｒ_ｅ：測定値となる核特性（ΔＩ）
Ｒ_ｃ（Ｔ_０）：無調整（補正前）の核定数Ｔ_０に基づいて算出された核特性（計算値となる核特性ΔＩ）

第二演算部２１は、（１）式の算出式によって算出された補正量（ΔＴ_ADJ）に基づいて、無調整の核定数（Ｔ_０）を調整し、補正済みの核定数Ｔを、「Ｔ＝Ｔ_０＋ΔＴ_ADJ」の式から導出する（ステップＳ２６）。ここで、補正量（ΔＴ_ADJ）に基づいて補正される核定数としては、少なくとも燃料マクロ定数、キセノンミクロ定数、制御棒マクロ定数である。なお、本実施形態では、核定数として、燃料マクロ定数、キセノンミクロ定数、制御棒マクロ定数を補正したが、燃料温度を補正してもよい。

そして、第二演算部２１は、補正済み核定数に基づいて炉心計算を実行し、Ｎ月における核特性を導出する（ステップＳ２７）。以上により、ステップＳ２７において、第二演算部２１は、核特性の測定値を再現するよう算出された、補正後の核定数Ｔによって算出された核特性を取得する。

このように、炉心解析装置２０は、Ｎ−１月において、核特性の計算値を、核特性の測定値に近似させるように、核定数を補正する処理を実行し、補正した核定数を用いてＮ月における炉心計算を行うことで、Ｎ月における測定値に対して予測精度の高い核特性を算出する。

次に、図６及び図７を参照して、Ｎ−１月及びＮ月の核特性について説明する。図６は、Ｎ−１月の核特性に関するグラフである。図７は、Ｎ月の核特性に関するグラフである。図６及び図７において、横軸は時間となっており、縦軸は核特性となっている。また、図６及び図７におけるラインＴ１は、測定値となる核特性ΔＩであり、ラインＴ２は、補正前の核定数により算出される核特性ΔＩであり、ラインＴ３は、補正後の核定数により算出される核特性ΔＩである。

図６に示すように、Ｎ−１月において、ラインＴ１とラインＴ２は差異がある一方で、ラインＴ１とラインＴ３とは近似した値となっている。このため、補正後の核定数により算出される核特性ΔＩは、測定値となる核特性ΔＩを精度良く再現したものとなっている。換言すれば、補正後の核定数は、測定値となる核特性ΔＩを精度良く再現可能な値となっている。

図７に示すように、Ｎ月において、Ｎ−１月と同様に、ラインＴ１とラインＴ２は差異がある一方で、ラインＴ１とラインＴ３とは近似した値となっている。つまり、補正前の核定数により予測される核特性ΔＩは、測定値となる核特性ΔＩと差異があることから、予測精度向上の余地がある。一方で、補正後の核定数により予測される核特性ΔＩは、測定値となる核特性ΔＩを精度良く再現したものとなることが分かる。

以上のように、本実施形態によれば、補正された核定数を用いて炉心計算を行うことにより、核特性ΔＩの予測精度の向上を図ることができる。また、マクロ共分散データを用いて、核定数に基づく炉心計算を行うことができるため、核定数の不確かさを考慮した炉心計算を行うことができる。

また、本実施形態によれば、補正する核定数として、燃料マクロ定数、制御棒マクロ定数、キセノンミクロ定数が適用されるため、炉心の出力分布（核特性ΔＩ）に影響を与える核定数を適切に補正することができる。同様に、補正する核定数として、燃料温度もさらに適用してもよく、この場合においても、炉心の出力分布（核特性ΔＩ）に影響を与える核定数を適切に補正することができる。

また、本実施形態によれば、核特性ΔＩとして、原子炉の軸方向における炉心の出力分布を精度良く予測することができる。なお、核特性として、原子炉の径方向における炉心の出力分布を精度良く予測することも可能となる。

また、本実施形態によれば、ステムフリー操作により原子炉の炉心出力の変化が開始した変化開始点から、核特性の変化の微分値がほぼゼロとなる期間において、測定値を測定することができる。このため、核特性の変化が大きい期間において測定された測定値を用いて、核定数の補正量を算出することができることから、測定値を再現可能な精度のよい補正量を算出することができる。

なお、本実施形態では、ステップＳ２２からステップＳ２４の順で、核特性の予測を行ったが、これらのステップは順番を適宜入れ替えてもよい。例えば、ステップＳ２２の前に、ステップＳ２３またはステップＳ２４を行ってもよい。

１０ 共分散データ作成装置
１１ 第一演算部
１２ 第一記憶部
１３ 第一入力部
１４ 第一出力部
２０ 炉心解析装置（核特性予測装置）
２１ 第二演算部
２２ 第二記憶部
２３ 第二入力部
２４ 第二出力部
Ｃ１ 核定数計算コード
Ｃ２ 炉心計算コード
Ｐ１ 共分散データ作成プログラム
Ｐ２ 核定数補正プログラム

Claims (6)

1. 原子炉の炉心出力変動操作により変化する前記原子炉の核特性を測定して、前記核特性の変化の測定値を取得するステップと、
   前記測定値に対応する前記核特性の計算値を、補正前の核定数を用いて炉心計算を行うことにより算出するステップと、
   予め準備したマクロ共分散データに基づいて作成した前記核定数の摂動データを用いて、前記核定数を摂動させて炉心計算を行うことにより複数の前記核特性を取得し、取得した複数の前記核特性に基づく感度データを算出するステップと、
   前記計算値が前記測定値を再現するように、前記感度データに基づいて前記核定数の補正量を算出するステップと、
   前記補正量により補正した前記核定数を用いて、次回の炉心出力変動操作により変化する前記原子炉の核特性の変化を予測するステップと、を含む核特性の予測方法。
2. 前記核定数は、燃料マクロ定数、制御棒マクロ定数、キセノンミクロ定数を含む請求項１に記載の核特性の予測方法。
3. 前記核定数は、燃料温度をさらに含む請求項２に記載の核特性の予測方法。
4. 前記核特性は、前記原子炉の軸方向における出力分布または前記原子炉の径方向における出力分布である請求項１から３のいずれか１項に記載の核特性の予測方法。
5. 前記測定値は、前記炉心出力変動操作により前記原子炉の炉心出力の変化が開始した変化開始点から、前記核特性の変化の微分値がゼロとなる期間において測定される請求項１から４のいずれか１項に記載の核特性の予測方法。
6. 原子炉の炉心出力変動操作により変化する原子炉の核特性を予測する制御部を備える核特性予測装置であって、
   前記制御部は、
   原子炉の炉心出力変動操作により変化する前記原子炉の核特性を測定して、前記核特性の変化の測定値を取得するステップと、
   前記測定値に対応する前記核特性の計算値を、補正前の核定数を用いて炉心計算を行うことにより算出するステップと、
   予め準備したマクロ共分散データに基づいて作成した前記核定数の摂動データを用いて、前記核定数を摂動させて炉心計算を行うことにより複数の前記核特性を取得し、取得した複数の前記核特性に基づく感度データを算出するステップと、
   前記計算値が前記測定値を再現するように、前記感度データに基づいて前記核定数の補正量を算出するステップと、
   前記補正量により補正した前記核定数を用いて、次回の炉心出力変動操作により変化する前記原子炉の核特性の変化を予測するステップと、を実行する核特性予測装置。

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