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J-GLOBAL ID：202202233924973996   整理番号：22A1179762

長サイクル鉛ビスマス冷却炉の炉心流ゾーニングのためのインテリジェント最適化法【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Optimization Method for Core Flow Zoning of Long-Cycle Lead-Bismuth-Cooled Reactor

著者 (8件)： Yu Qingyuan (1School of Nuclear Science and Technology, University of South China, Hengyang, China) ,  Dai Shengqi (1School of Nuclear Science and Technology, University of South China, Hengyang, China) ,  Zhao Pengcheng (1School of Nuclear Science and Technology, University of South China, Hengyang, China) ,  Zhao Pengcheng (2Science and Technology on Reactor System Design Technology Laboratory, Nuclear Power Institute of China, Chengdu, China) ,  Zhao Yanan (1School of Nuclear Science and Technology, University of South China, Hengyang, China) ,  Xiao Yingjie (1School of Nuclear Science and Technology, University of South China, Hengyang, China) ,  Peng Liangxing (1School of Nuclear Science and Technology, University of South China, Hengyang, China) ,  Yu Tao (1School of Nuclear Science and Technology, University of South China, Hengyang, China)
資料名： Frontiers in Energy Research (Web)  (Frontiers in Energy Research (Web))
巻： 10  ページ： 849874  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7069A  ISSN： 2296-598X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： フローゾーニングは,コア出口温度平坦化を達成する重要な方法である。適切なゾーニングは,安全性と経済を改善する。本研究は,現代の最適化理論に基づく反応器コアフローゾーニングを計算するためのモデルを開発するために,並列マルチチャネルモデルと人工知能最適化アルゴリズムを結合して,遺伝的アルゴリズムの収束解析,微分進化アルゴリズム,および量子遺伝的アルゴリズムを,長寿命反応器フロー分割のために実行した。最適化アルゴリズムを用いて,サンプルデータとしてコア寿命の始めに電力分布,サンプルデータとして全寿命中の各燃料集合体の最大出力を用いて,2つの流量を決定した。2つの異なるフローゾーニングスキームの比較解析を,小型長寿命自然循環鉛-ビスマス高速炉,SPALLER-100に実装した。本研究の知見は,量子遺伝的アルゴリズムが3つのインテリジェント最適化アルゴリズムの間の長寿命反応器のために最良の収束を有して,それは迅速に最適結果を提供することができることを示した。原子炉寿命の開始時の炉心パワー分布に基づくフローゾーニングスキーム計算において,燃料集合体の最大出口温度は,反応器の熱安全限界を超え,全反応器寿命中の平均炉心出力分布に基づくフローゾーニングスキーム計算において,燃料集合体の最大出口温度は,以前の方式で得られた最大出口温度より140K低く,熱安全限界以下に残っていた。SPALLER-100反応器に対する分割の最適数は5であり,ゾーン数の増加は反応器の熱安全性能をわずかに改善した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 原子炉 ,  *最適化 ,  電力 ,  *鉛 ,  流量 ,  最適化手法 ,  *ビスマス ,  *地域制 ,  反応器 ,  *原子炉炉心 ,  高速中性子型原子炉 ,  燃料集合体 ,  人工知能 ,  自然循環 ,  遺伝的アルゴリズム

著者キーワード (5件)： 鉛-ビスマス反応器 ,  フローゾーン ,  知的最適化アルゴリズム ,  量子遺伝的アルゴリズム ,  安全性能

分類 (1件)： 燃料要素  (MD04030E)

引用文献 (16件)：

• BasualdoJ. R., Sánchez-EspinozaV., StieglitzR., Macián-JuanR. (2020). Integration of the Subchannel thermal-hydraulic Code SubChanFlow into the Reactor Dynamics Code PARCS: Development and Testing Based on a Computational Benchmark. Prog. Nucl. Energ. 119, 103138. doi: 10.1016/j.pnucene.2019.103138
• ChenR. H., SuG. H., QiuS. Z., FukudaK. (2010). Prediction of CHF in Concentric-Tube Open Thermosiphon Using Artificial Neural Network and Genetic Algorithm. Heat Mass. Transfer 46 (3), 345-353. doi: 10.1007/s00231-010-0575-9
• ChenZ., ZhaoP., ZhouG., ChenH. (2014). Study of Core Flow Distribution for Small Modular Natural Circulation lead or lead-alloy Cooled Fast Reactors. Ann. Nucl. Energ. 72, 76-83. (in Chinese). doi: 10.1016/j.anucene.2014.04.032
• CongT., ChenR., SuG., QiuS., TianW. (2011). Analysis of CHF in Saturated Forced Convective Boiling on a Heated Surface with Impinging Jets Using Artificial Neural Network and Genetic Algorithm. Nucl. Eng. Des. 241 (9), 3945-3951. doi: 10.1016/j.nucengdes.2011.07.029
• FerraroD., GarcíaM., ValtavirtaV., ImkeU., TuominenR., LeppänenJ., et al (2020). Serpent/SUBCHANFLOW Pin-By-Pin Coupled Transient Calculations for a PWR Minicore. Ann. Nucl. Energ. 137, 107090. doi: 10.1016/j.anucene.2019.107090

タイトルに関連する用語 (6件)： サイクル ,  鉛 ,  ビスマス ,  炉心 ,  ゾーニング ,  最適化