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面向计算程序与应用场景的定制化核数据库制作
2020-02-11   审核人:

需求背景

核数据库作为核反应堆物理计算程序的基础输入参数,始终影响着计算结果的准确度。对于一些经典的核反应堆物理计算程序,如WIMS程序和MCNP程序等,其使用的核数据库是以特定的格式进行描述的,即WIMS-D格式和ACE格式。这些格式用于存储计算程序所需要的基本数据,这些数据与程序中所使用的计算方法乃至应用对象都有一定的关系。如在WIMS-D格式中存储了共振积分表,用于进行基于等价理论的共振计算,所面向的应用场景为商业压水堆。

目前,随着数值计算方法以及计算机性能的快速发展,核反应堆物理计算程序对核数据库中的内容也提出了新的要求,仅使用传统格式的核数据库无法满足需求。因此,为了能使新的数值方法兼顾计算精度和计算效率,必须对核数据库进行定制。例如,对于一个确定论程序和其应用场景,其数据库的格式(存储数据类型)、能群结构、燃耗链等数据都需要进行针对化的加工处理,以发挥出该程序的最大能力。

一般情况下,使用传统核数据处理程序对评价核数据库进行处理可得到核数据库,如NJOY、AMPX等。传统的核数据处理程序只能产生传统的核数据库,缺乏针对性的核数据库定制功能,在应用于一些工程实际问题时,局限性较大。

解决方案

在核数据库定制过程中,面向不同的计算程序和应用场景,需要对一类或者多类数据库参数进行定制化的加工处理。下面简要举例4类可定制化内容。

1) 数据库格式

数据库格式一方面规定了数据在文本中的排列方式,另一方面也归定了每一个位置上数据的物理意义,计算程序中所使用的方法和数据库中的各类数据密切相关。针对压水堆组件程序LOCUST,为了满足其计算方法的需求,使用Atlas-C产生了连续能量点截面数据,能群、核素相关的Goldstein-Cohen因子(中间共振因子)数据,针对1H和16O的高阶(P1-P5)散射矩阵数据、核素相关裂变谱数据、共振弹性散射核(Resonance Elastic Scattering Kernel)数据等,并将上述数据统一整合到新的格式中。针对蒙特卡罗粒子输运计算程序MCX,为了精确计算热谱固定源问题,使用Atlas-C产生了连续角度分布S(α,β,T)表代替离散角度分布S(α,β,T)表,用于解决如图1所示问题。

图 1 基于连续角度分布S(α,β,T)表与离散角度分布S(α,β,T)表的中子通量分布

2) 能群结构

对于确定论程序,其核数据库的能群结构是最为重要的参数之一。能群结构具有两重意义,即能群的个数和能群边界的排布位置。能群结构直接影响着计算效率与精度,较多的能群个数通常会得出精度较高的计算结果,但其所需计算时间更多;较少的能群个数虽然所需计算时间较少,但需要非常谨慎的选择能群边界才能够得出精度较高的计算结果。能群结构的适用性不但与计算程序有关也与应用场景具有密切联系,为了能够获得能群数少且精度高的能群结构,需要针对能群结构进行定制化的加工处理。

针对特定程序和目标问题,采用响应贡献法进行能群优化。首先计算目标问题的响应通量,对响应通量进行等面积划分以获得优化后的能群结构。响应通量的表达式如公式(1)所示

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典型压水堆栅元问题的响应通量如图2所示

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图2 典型压水堆栅元问题的响应通量

应用结果

1) 数据库格式

共振弹性散射核对于热谱问题的keff以及燃料温度系数都有着非常大的影响,但目前大部分反应堆物理计算程序都无法考虑共振弹性散射核。因此,针对不同的计算程序,对其核数据库格式进行定制。

对于WIMS、DRAGON等传统程序所使用的WIMS-D格式数据库,对其中的共振积分表与散射矩阵进行定制。基于定制后的WIMS-D格式数据库,利用DRAGON5对Mosteller基准题进行建模计算,基准题中包含了不同富集度的UO2、反应堆回收MOX和武器级MOX单栅元基准题,温度为600 K和900K。分别基于传统数据库和优化数据库,计算了上述问题的无限增殖因子和燃料温度系数(表1-表3),燃料温度系数的定义为


对LOCUST程序所使用的NECL格式数据库中的散射矩阵进行定制。基于定制后的数据库对FCM燃料栅元问题(见图3)进行建模计算,计算了无限增殖因子和燃料温度系数,见表4。

上述结果显示,定制后的数据库能有效地考虑共振弹性散射核,计算结果能显著提高计算精度。

2) 能群结构

LOCUST程序目前所使用的是广泛应用的WIMS-69能群结构,为了能将程序的计算精度发挥至最大,对LOCUST程序的能群结构进行优化,得到NECP-69能群结构。针对VERA #2系列基准题进行特征值计算,结果见表5。结果显示,能群结构优化后能显著提高程序的计算精度。

 

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