TWI389138B - 決定核子反應爐操作的操作極限的裕度的方法 - Google Patents

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Description

決定核子反應爐操作的操作極限的裕度的方法
本發明大致上有關核子反應爐之設計及操作，且更特別有關決定一核子反應爐的操作極限之裕度的方法。
於一沸水式反應爐(BWR)或加壓水反應爐(PWR)之操作期間，施行所有操作參數及結果之熱極限的一持續監視。譬如，監視額定功率百分數、額定流量百分數、入口緩和劑溫度、爐心壓力、及控制片之任何定位，以便認知該反應爐之即時狀態。亦，在該反應爐爐心內之使用儀器有助於監視反應度，其於諸如臨界功率比(CPR)、最大平均平面單位長度發熱率(MAPLHGR)、及線性功率密度之最大分額(MFLPD)的參數中安排至對應之操作反應，每一參數代表在核燃料上的一爐心安全性熱極限，且亦可被稱為核燃料上之功率相關極限。這些測量之熱反應係比較於其對應操作極限，以對該等操作極限提供該目前之裕度。遍及該爐心能量循環完成爐心參數之連續監視及對操作極限的對應裕度。一執行該監視的電腦被稱為一“處理計算機(process computer)”。在該反應爐狀態的一最小量快照及對操作極限、諸如上面之熱極限及/或操作極限的結果裕度，係每日處理一次，且典型當作美國國家標準之電子檔儲存。
為了維持該反應爐之模型，供用於隨後設計循環之推演工作、開發，及/或對目前操作問題提供支援，設計者或工廠操作員維持一離線(未在該處理計算機上)之反應爐的三維(3－D)模擬，該模擬類似該實際反應爐爐心中之給定循環的實際操作。在此於藉由該處理計算機所決定的熱與反應度裕度(對操作極限之測量裕度)、及那些藉著該離線模型所預測者(預測裕度)之間典型有差異。這些差異係藉著各種因素所造成，包含模擬器模型中之不適當、該實際工廠操作之不完美模型化、操作參數中之不確定性、尖部測量之不確定性等、以及其他未知之不確定性。該線上及離線裕度(亦即，對熱、反應度及/或功率相關操作極限)決定間之差異，迫使工廠操作員對這些操作極限需要額外之裕度，以便確保無麻煩之操作。額外之裕度能藉著對該等操作上之參數作變化、及/或藉著不同反應棒模型之選擇及定位所獲得。然而，此等變化之成本典型係功率或燃料週期效率之損失。再者，一“比所需要較大”之裕度需求在該工廠上具有一不利之經濟衝擊。
充分之操作極限裕度、及用於期待之操作極限的預測趨勢、及不確定性曝露相依偏壓之決定，對於一核子反應爐之設計及操作係一複雜之間題。由該第一核子反應爐之時間，其已觀察到來自電腦模型之預測結果及該觀察之真實性(如由線上操作所決定之實際操作極限)，可常常數倍顯著地不同於這些重要的相依變數(亦即操作極限)。為保護免於這些差異，工程師已開發標準之設計裕度或歷史設計裕度，其被用於負責或“涵蓋”這些差異。
然而，這些標準設計裕度至多係是粗糙的。有時候，該歷史必需之設計裕度係不適當的，於操作期間導致控制棒之操縱，以便恢復已失去之裕度。如果反應棒模型變化不減輕或更正該問題，工廠甚至已知必需降額(較低之功率製造)。對於該燃料週期效率，任一解決方法係非常昂貴，並於失去之電費收入中可花費數百萬美元。另外，該歷史設計裕度係偶而不適當地保守，藉此導致可能之燃料週期效率中之一減少於。燃料週期效率。
本發明的一示範具體實施例係針對一核子反應爐中之給定操作極限決定一操作裕度之方法。於一目前操作循環期間由一待評估之線上核子反應爐工廠取得操作工廠資料，並使用該操作上之工廠資料離線模擬反應爐操作，以產生包含代表該給定操作極限之預測相依變數資料的模擬結果。以來自核子反應爐工廠之複數儲存操作循環的每一個之常態化歷史相依變數資料，常態化來自該等模擬結果之預測相依變數資料供評估，該等工廠具有一與待評估之工廠類似之工廠架構。使用該常態化之歷史相依變數資料，決定用於該預測之相依變數資料的時間相依之平均偏向值與時間相依之不確定值，並獲得一用於該待評估工廠的風險－容忍程度。基於所決定之時間相依平均偏向值及時間相依不確定值，對該給定之操作極限決定一操作裕度，以便滿足該評估工廠之風險－容忍程度。
圖1係一用於資料採集及計算的範例配置之方塊圖，該資料採集及計算與在此所敘述之示範方法論有關。大致上，及至於在下面更詳細地討論者，一處理計算機120係用於由一線上取得工廠操作上之資料，包含對操作極限之裕度及操作反應爐工廠110。此資料可被儲存為一如上面討論之美國國家標準檔，但於另一選擇具體實施例中可被直接儲存於一與處理計算機120操作上相通之資料庫130(在原地或異地)。
該處理計算機120於該技藝中係熟知的，並可被具體化為任何系統、裝置、或電腦，其監視工廠操作及提供有關一操作核子反應爐之即時性能的資訊。資料庫130可為一相關資料庫，諸如一Oracle 8i Alpha ES 40相關資料庫伺服器。資料庫130可包含許多下級資料庫，其處理所有需要之資料及結果，以便施行本發明之範例方法。
該操作上之資料可被用來設計待被評估之線上反應爐工廠的模型，在循環中之目前曝露下匹配該等操作參數，以便在離線模擬器140執行一離線模擬。該離線模擬器可為熟知之可執行的3D模擬器程式，諸如PANACEA、LOGOS、SIMULATE、POLCA、或任何其他習知之模擬器軟體，在此該等適當之模擬器驅動器已被界定及編碼，如已習知者。
該模擬提供包含對給定操作極限之預測裕度的結果，其此後可被稱為“預測之相依變數資料”。該預測之相依變數資料可儲存於資料庫130中，且亦提供至一計算處理器150，其將被用於對一給定操作極限決定一經修正之操作裕度。處理器150可為任何能夠施行相當複雜之計算的處理器。任何藉著以Pentium為基礎之微處理器晶片或一同等處理實體所驅動的個人電腦或膝上型電腦可足夠當作一計算處理器150。此後將進一步詳細地敘述藉由處理器150所施行之計算。
一旦已計算該裕度值，對於待被評估之線上工廠，此資料可藉著處理器150被用於決定經修正之操作參數，並可在工廠110通訊至工廠操作員，以便在該目前曝露(於操作或能量循環中之時間)或在該工廠110的目前操作循環中之一未來點改變操作參數(亦即，控制棒順序、爐心流動、功率階位等)。於譬如努力最大化工廠110效率下，這些裕度計算可在任何想要之頻率或周率下連續地施行。
如圖1所示，處理計算機120、離線模擬器140、及處理器150與資料庫130間之資料流動可為二方式，以致計算或結果可被連續地儲存，及/或以致資料可由資料庫130取得。
圖2係一製程流程圖，以說明對一給定操作極限決定操作裕度之範例方法。可對於以下之討論偶而參考圖1。於工廠110之操作期間，於一目前操作循環期間由工廠110藉著該處理計算機120取得操作條件及監視參數(210)及儲存至資料庫130。
該等獨立之變數(亦即，反應棒樣式、諸如反應爐功率及爐心流動之操作條件、工廠架構、機械條件、爐心條件、濃化及釓性質、循環曝露等)亦可被儲存至資料庫130，以便使模擬偏向及爐心結架構之間的任何潛在趨勢有相互關係。相同地，所有監視結果或相依變數資料，諸如極限CPR(MFLCPR)、MFLPD、MAPLHGR之最大分額、冷停爐裕度、反應度相關參數(諸如熱特徵值等)，及對這些操作極限之預測裕度係亦儲存至資料庫130。MFLCPR係一功率相關之燃料極限。MFLCPR測量操作條件及對‘乾枯’的一極限間之可容許的裕度，在此於該爐心中之冷卻劑不再可在一充分之速率下移去熱量，使得該燃料及護套溫度開始迅速地增加。此能導致BWR燃料中之溫度脫羈的沸騰過渡現象被稱為乾枯。
因此，由該處理計算機120所取回之工廠操作條件可被了解為獨立之變數，且由該處理計算機120所取回之監視或測量操作極限資料(熱及功率相關極限與其裕度)係實際相依變數資料。這些來自該目前操作循環中之一或多個曝露點的獨立及相依變數可如此被保留或儲存於資料庫130中。
以上面儲存至該資料庫130之資料，能建立或製備一反應爐模擬輸入檔。該模擬輸入檔使用如上述之完全相同的獨立變數，並能以一電子檔格式(亦即，美國國家標準)儲存，且係藉著該識別之爐心模擬軟體程式(離線模擬器140)所確認。一旦製備該輸入檔，該離線模擬器140執行其程式，以離線模擬工廠110之反應爐操作，及產生該等相依變數的一預測，稱為預測之相依變數資料。該等預測之相依變數資料可被了解為未來結果的一額定估計，且因此可用來計算操作裕度的一額定估計，但不會考慮任何用於該等預測之不確定性。
圖6係預測特徵值對常態化時間的一曲線圖，以說明由於離線模擬器預測所致預測裕度與如在此中之範例方法論所決定的裕度中之差異。
理想上，該離線模擬之相依變數(對諸如MFLCPR、MFLPD、MAPLHGR等極限之預測裕度)及來自工廠操作之測量或實際相依變數資料(對MFLCPR、MFLPD、MAPLHGR等之實際裕度)將是完全相同的。然而，由於上面所確認之數個(或更多)該等因素，這些典型係不同的。在此時，該預測之相依變數資料係關於時間(曝露)相對預期之EOC(循環之終止)常態化(230)。換句話說，該資料係在0.0(BOC)至1.0(EOC)的BOC(循環之開始)至EOC時間範圍藉著處理器150所常態化。於如此做中，能以來自其他工廠循環的很多反應爐模擬之結果(諸如常態化歷史相依變數資料)評估該常態化預測相依變數資料，使該已常態化之資料被儲存於資料庫130中。
資料庫130包含反應爐模擬之一實質收集，且因此包含來自其他反應爐工廠中之操作循環的反應爐模擬之一實質數量的歷史相依變數資料。譬如，因為該受讓人已經對於大約30個BWR提供燃料及工程服務超過大約20年，幾乎400個完全曝露耗乏循環係可用的(給予大約1.5年之平均循環長度)。用於400個操作循環的資料之收集係用於評估核子反應爐之操作的資訊之有效收集。此資訊可被本發明之範例方法論所利用，且用於來自該處之結果預測。譬如，當作步驟230的一部份，該處理器150由工廠取回歷史模擬資料，該工廠具有一與工廠110類似工廠架構。此歷史相依變數資料亦在該0.0至1.0標度上關於時間常態化供評估，雖然可採用任何其他常態化標度，如對於一嫻熟該技藝者將為明顯者。
雖然所有此等資料已關於時間(曝露)常態化，以致所有資料範圍係由0至1(0.0＝BOC，1.0＝EOC)，其係確認用於各種儲存操作循環的一些操作策略係不同的。因此，其可為想要的是過濾資料庫130中之循環資料的較大收集，以收集資料的一子集合，該子集合於工廠操作樣式中係最類似於待評估之特定工廠110。過濾參數可包含、但不限於：循環長度、功率密度、平均氧化釓濃度、流動策略、載入策略等。如此，該過濾之歷史資料併入來自類似工廠操作樣式之資料。由於該上面之過濾製程，預測之不確定性可變得較小，並可用來改善燃料週期效率。
相同地，其亦可為想要的是經由最小平方法、神經網路、或任何其他趨勢捕獲數學對上面之連續變數提供相互關係。於如此做中，一較大之資料集合可併入及可包含全球性趨勢，盡可能導致預測不確定性中之進一步減少，並可用來改善燃料週期效率。
圖3係用於一給定操作極限的已校準時間相依偏向對常態化時間之曲線圖，以按照該範例方法說明一時間相依平均偏向值之計算。圖4係一時間相依不確定性對常態化時間之曲線圖，以按照該範例方法說明該時間相依不確定值之計算。
大致上，將藉著處理器150使用該常態化之歷史相依變數資料，以便對於由於工廠110的離線模擬所計算之預測相依變數資料(諸如一給定操作極限之給定裕度)，計算一時間相依平均偏向值，其將於該循環中之所有未來時間提供一預測之期待偏向。於圖3中，在此顯示用於具有與工廠110類似工廠架構的工廠之30個確認操作循環的時間相依偏向曲線。此資訊係藉著處理器150由資料庫130取回。用於每一待評估之歷史循環，一用於該歷史相依變數資料之偏向值係已知及已預先計算(及儲存於資料庫130中)。在一給定之曝露點，用於一給定之儲存歷史操作循環的已知偏向值代表於該曝露點，用於該給定之歷史循環的測量及預測操作極限間之差異。
一旦對於所有30個循環於0.0至1.0之間已收集該選擇之資料(對於每一歷史操作循環的歷史相依變數資料之每一個，該資料在此係沿著所有曝露點的已知偏向值)，該資料係相對待評估工廠110之操作循環的操作中之目前時間、例如待評估的循環時間中之時間點校準。
譬如，及參考圖3，如果工廠110之循環操作係大約百分之10完成(t＝0.10)，應往上或往下校準在所有時間間隔之所有資料(所有偏向值)，直至在t＝0.10之值係在該y－軸上設定至零(測量減去預測相依可變數之比率)。在t＝0.10之後，將調整對偏向值之校準，以為該校準作更正。圖3說明在t＝0.10校準該多數曲線(30條曲線)。反之該上面之範例經由加減法確認校準，以在t＝0.10將諸值設定至零，亦可使用乘除法施行校準，以在t＝0.10將諸值設定至1。可藉著該數學上之製程選擇經由加減法或乘除法之校準，該製程提供未來之不確定性的最小預測。
如可由圖3所視，所有線在t＝0.10通過零點。這是因為在任何給定之目前時間(在此範例中之t＝0.10)，在此於該離線模擬結果(預測裕度)及操作工廠測量結果(對該給定操作極限之實際裕度)之間有一習知之正確偏向。由該等校準曲線，決定二時間相依曲線。首先，藉著平均所有該未來之資料(t>0.10)決定該時間(曝露)相依偏向值(240)。於上面之範例中，該資料係多少隨機的，且用於所有未來時間之時間相依偏向係大約0.0。於圖3中，此時間相依偏向值係顯示為曲線300，其係該30條曲線在t＝0.1(目前時間)及t＝1.0(未來時間)間之每一評估曝露點之偏向值的平均。
據此，為計算該時間相依之偏向值(曲線300)，該常態化之歷史相依變數資料被校準，以將該已知偏向值強加至工廠110的操作循環中之目前曝露點。該時間相依平均偏向值係如此藉由平均在每一曝露點之常態化歷史相依變數資料的所有偏向值所決定，如由待評估工廠110中之目前曝露點所校準。
其次，及如圖4所示，決定一時間(曝露)相依之不確定性(250)。這是藉著在大於該目前時間之所有時間(於此範例中，所有時間大於t＝0.10)計算該標準偏差所決定。一時間相依不確定性曲線之範例係顯示在圖4中。圖4中之曲線代表在圖3中之相依偏向曲線300的每一曝露點之標準差。於圖4中，其能看出該曲線之大致上拋物線形狀指示該偏向值中之不確定性隨著時間上升。如此，如果該設計家已知他係在該循環中之任何點(過去或目前)，諸如在t＝0.2，對於在該循環中之任何其他未來的時間之預測相依變數資料，該曲線能被用於預測該偏向值中之不確定性。
藉著更詳細地研究圖3及4中之曲線可作一項觀察。在此關於一隨機系統對時間的所有該等不確定性有一正確及簡單之相互關係，該不確定性表示為“σ”。如果在任何點已知該系統之不確定性σ(例如t＝ref))，可藉由以下(1)中之方程式集合計算任何其他點之不確定性σ：σtarget ＝σret [ttarget /tref ]1/2 或重新寫成，σ2 target tref ＝σ2 ref ttarget 或重新寫成，σ2 target/σ2 ref ＝ttarget /tref (1)
(1)之最後方程式說明用於一模型化之獨立變數測量－至－預測系統，決定所需之未來相依變數不確定性所使用的關係於(1)中，ttarget ＝想要之不確定性的想要之時間，tref ＝參考時間，在此已知系統之不確定性，σref ＝在參考時間(tref )之參考不確定性，及σtarget ＝在想要時間(ttarget )之想要的不確定性。如藉著(1)之最後方程式所示，相對時間因此等於相對不確定性，且相對不確定性等於相對時間。因此此關係之利用能提供未來不確定性之一項決定。因此，能決定所需要之未來時間的給定數量(亦即該下一控制葉片順序間隔)及來自一參考時間、所需之未來不確定性的良好估計之資料。此資訊之結合能提供最大之燃料週期效率，而同時提供無事件之操作。
已施行大規模的電腦實驗，以確認該式子(1)係正確的，因用於核子反應爐的不確定性曲線之數目增加至無窮大。
圖5係一曲線圖，以輔助說明如何基於該時間相依偏向值及時間相依不確定值計算用於一給定操作極限之裕度，以便滿足為該待評估工廠所設定之風險－容忍程度。既然已決定一時間相依偏向(240)及一時間相依不確定性(250)，此資訊能被用於對該給定之操作極限(230)決定一所需或經修正之裕度。此計算係基於獲得一用於該工廠110之風險－容忍程度260。該風險－容忍程度可被了解為滿足一顧客之反應爐工廠的操作極限之想要的可預測性，或換言之，於該目前操作循環中之給定時段期間，不會在工廠110中發生的事件之或然率。譬如，如果歷史資料點之數目係大的(諸如超過30)，且該顧客對於循環操作之第一順序想要操作其具有固定反應棒型式之核子反應爐的一給定之或然率(亦即百分之90、百分之95、百分之99、百分之99.9等)，將需要圖5中之以下裕度。在使用歷史資料點的一較小集合或需要特定的置信度之處，已知為或然率K值之倍增常數將使用適當之信賴修正。
於圖5中(t＝0)，曲線A代表任何需要之熱或功率相關結果的實際操作極限(MFLCPR、MFLPD、MAPLHGR等)。這是一直線，其於該工廠110之操作期間應不會被超過。該曲線B代表所需之設計目標，以確保在任何未來之時間不違反該操作極限。如果該顧客想要確保該操作之第一順序(t＝0至t＝0.1)將不會需要任何反應棒型式修改，它們將利用在t＝0.1所需之裕度預測。
於圖5中，0.971之設計目標操作極限將提供一充分之裕度，以用百分之99.0的或然率確保該反應棒調整將為不需要的(看在t＝0.1之曲線C)。相同地，於圖5中，將需要0.953之設計目標，以用百分之99.9的或然率確保該反應棒調整將為不需要的。該百分之99.9代表用於此“無事件”之顧客的風險－容忍程度。
因此，該或然率值或風險－容忍程度被用於決定該倍增常數K，其係藉由該時間相依不確定性σ所相乘，或σtarget ＝K σref ，在此σref 係在一時間中之給定點的已知參考不確定性，其提供在該循環中之任何點的不確定性之預測。於任一案例中，可輕易地決定一顧客特定或工廠特定之解決方法。
於大部份案例中，基於滿足該操作極限的一想要可預測性決定一操作裕度，可對於較大操作彈性及優越之燃料週期效率(高於曲線D之歷史設計目標極限)提供額外之裕度。無論如何，該範例方法論可反映一用於反應爐操作之更有見識的計畫。
基於在270藉著處理器150之經修正的裕度計算，該設計者可因此使用處理器150修改工廠操作參數(280)，不論是用手(手動計算)或使用一最佳化常式，以決定該想要之反應棒型式、爐心流動、功率階位等。如果需要或想要的，任何建議之變化可被轉送至工廠110之操作員，以於該目前循環期間改變該操作條件。
範例
圖6係預測特徵值對常態化時間的一曲線圖，以說明由於模擬所致預測裕度及如藉由在此中的範例方法論所決定的裕度中之差異。圖6說明用於功率操作及循環長度考量之熱特徵值的一實際計算。該最初條件，在此以一顧客提供的百分之75的風險－容忍程度，於所有大於百分之20的曝露點將未來之特徵值預測評估成該循環(T＝0.2)。因此，該顧客將想要百分之75確定具有該所需之反應度(亦即，功率及想要之循環長度)。取自任何統計書本，基於此或然率之倍增常數K是0.68。在T＝0.2的已知之實際特徵值(常態化)係1.0050。
於圖6中，曲線係產生用於該額定之預測特徵值及用於無事件特徵值的百分之75的或然率。因為於此範例中，在此僅只有七個編組之資料或資料集，所說明之曲線於該y－軸中多少係非連續的。亦顯示者係該百分之75的特徵值預測之10點平均，其僅只使該經計算之結果變平滑。
為產生該等曲線，在越過工廠之七(7)個不同操作循環的每一個之曝露點常態化原始之相依變數資料(具有已知偏向值之特徵值)，該工廠具有所感興趣之工廠的最接近架構。來自該等七個循環之常態化資料被校準至T＝0.2，且該資料接著對齊，以致用於0.0至1.0間之七個特徵值資料集的每一個，在此於0.02增量下有一資料點。在每一0.02增量下由該七特徵值資料集計算該時間相依偏向及不確定性值。
於圖6中，在T＝0.4之偏向值係在－0.0015計算，且在T＝0.4之不確定值係在0.0012計算。因此，在T＝0.4之預測特徵值係1.0050－0.0015＝1.0035。在該百分之75或然率的特徵值係首先將該不確定性乘以K，如此0.0012*0.68＝0.0008，接著將此加至1.0035之預測特徵值所決定，以在T＝0.4提供1.0043之更保守的預測，如圖6所示。
因此，上面之範例顯示用於一顧客之想要的離線模擬熱特徵值，其需要百分之75確定具有所需之曝露相依反應度(亦即功率及想要之循環長度)。
如此已敘述本發明之範例具體實施例，其將明顯的是本發明可在許多方面作變化。此等變化不被視為由本發明之範例具體實施例的精神及範圍脫離，且如對於熟諳此技藝者將為明顯的，所有此等修改係意欲涵括在以下申請專利之範圍內。
110．．．反應爐工廠
120．．．處理計算機
130．．．相關資料庫
140．．．離線模擬器
150．．．計算處理器
本發明之示範具體實施例將在此中下文所給與之詳細敘述及所附圖面而變得更充分地了解，其中類似元件係藉著類似參考數字所代表，該等元件係僅只經由說明所給與，且如此未限制本發明之示範具體實施例。
圖1係一用於資料採集及計算的範例配置之方塊圖，該資料採集及計算與在此所敘述之示範方法論有關。
圖2係一製程流程圖，以說明對一給定操作極限決定操作裕度之範例方法。
圖3係一已校準時間相依偏向對常態化時間之曲線圖，以按照該範例方法說明該時間相依平均偏向值之計算。
圖4係一時間相依不確定性對常態化時間之曲線圖，以按照該範例方法說明該時間相依不確定值之計算。
圖5係一曲線圖，以輔助說明如何基於該時間相依偏向值及時間相依不確定值計算用於一給定操作極限之裕度，以便滿足為該待評估工廠所設定之風險－容忍程度。
圖6係預測特徵值對常態化時間的一曲線圖，以說明由於離線模擬器預測所致預測裕度中之差異，如由在此中之範例方法論所決定。

Claims (10)

  1. 一種決定在核子反應爐中一給定之操作極限的操作裕度之方法，包含：於目前操作循環期間，由一待評估之線上核子反應爐工廠(110)取得操作上之工廠資料(210)；使用該操作上之工廠資料離線模擬反應爐操作(220)，以產生包含代表該給定操作極限之預測的相依變數資料的模擬結果；用來自於具有與待評估之反應爐工廠類似之工廠架構的核子反應爐工廠之複數個操作循環之每一個循環的被儲存的常態化之歷史相依變數資料來將該用於評估的該被預測的相依變數資料(230)予以常態化；使用該常態化之歷史相依變數資料，來決定用於該預測之相依變數資料的時間相依之平均偏向值(240)；使用該常態化之歷史相依變數資料，來決定用於該預測之相依變數資料的時間相依之不確定值(250)；獲得一用於所評估之工廠的風險-容忍程度(260)，並有關在目前操作循環中之一給定時段期間不發生一事件之或然率；及基於所決定之時間相依平均偏向值及時間相依不確定值，對該給定之操作極限計算一操作裕度(270)，以便滿足該評估工廠之風險-容忍程度。
  2. 如申請專利範圍第1項在核子反應爐中決定一給定之操作極限的操作裕度之方法，其中取得操作上之資料另包含：在該目前操作中之一或多個曝露點，取回代表獨立變數之工廠操作條件、及代表實際相依變數資料之受監視的熱極限資料；及將該等獨立之變數及實際之相依變數資料儲存於一資料庫(130)中。
  3. 如申請專利範圍第2項在核子反應爐中決定一給定之操作極限的操作裕度之方法，其中該等獨立之變數包含反應爐功率階位、爐心流速、反應棒模型、控制片順序、機械條件、循環曝露與濃化及釓性質之一或多個。
  4. 如申請專利範圍第1項在核子反應爐中決定一給定之操作極限的操作裕度之方法，其中該給定操作極限係熱極限之一，該熱極限包含極限功率密度之最大分額(MFLPD)極限、最大平均平面單位長度平均發熱率(MAPLHGR)極限、極限臨界功率比之最大分額(MFCLPR)極限、或一諸如用於所評估工廠之特徵值的功率相關極限、或其他工業標準之功率相關工廠極限或核燃料上之熱極限的一或多個。
  5. 如申請專利範圍第2項在核子反應爐中決定一給定之操作極限的操作裕度之方法，其中該離線模擬反應爐操作包含：建立一模擬器輸入檔案，其使用該等獨立之變數製作 待評估工廠之模型，用於在一離線模擬程式中模擬反應爐操作，及執行該離線模擬程式，以產生代表該給定操作極限之預測的相依變數資料。
  6. 如申請專利範圍第1項在核子反應爐中決定一給定之操作極限的操作裕度之方法，其中一用於來自該等操作循環的每一個循環之被儲存的歷史相依變數資料的偏向值係在該等個別儲存之操作循環的每一個中在複數曝露點被預先計算，在一給定之儲存操作循環中在一給定曝露點的偏向值係代表在用於一給定的歷史循環之曝露點的經測量及預測操作極限間之一差異；及決定用於該預測之相依變數資料的時間相依平均偏向值包含：校準該常態化之歷史相依變數資料，以將用於該歷史相依變數資料之偏向值強加至待評估反應爐工廠的操作循環中之目前曝露點；及決定該時間相依平均偏向值，當作在該等儲存之操作循環的每一個中於該等曝露點之每一點處，該常態化歷史相依變數資料之所有該等偏向值的一平均值，如由待評估反應爐工廠的操作循環中之目前曝露點所校準者。
  7. 如申請專利範圍第6項在核子反應爐中決定一給定之操作極限的操作裕度之方法，其中決定用於該預測之相依變數資料的時間相依不確定值，包含在每一曝露點決定該歷史相依變數資料之每一偏向值的標準差。
  8. 如申請專利範圍第1項在核子反應爐中決定一給定之操作極限的操作裕度之方法，另包含：基於該給定操作極限用之經計算的操作裕度，決定經修正之工廠操作參數(280)；及基於該等經修正之工廠操作參數，改變該線上反應爐的工廠操作條件。
  9. 如申請專利範圍第1項在核子反應爐中決定一給定之操作極限的操作裕度之方法，其中用於該給定操作極限之操作裕度的計算係不斷地或在一給定之周率下重複。
  10. 如申請專利範圍第1項在核子反應爐中決定一給定之操作極限的操作裕度之方法，其中該歷史相依變數資料被過濾，以將來自類似工廠操作樣式之歷史相依變數資料合併至待評估之工廠(110)。
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