[发明专利]一种基于蒙卡抽样的相似性评价方法

说明书

本发明公开了一种基于蒙卡抽样的相似性评价方法，包括以下步骤：多群协方差矩阵M_σ的SVD分解；多群截面正态分布抽样并进行中子学计算；利用抽样的中子学计算值近似相似性系数。本发明提的方法可以在不计算敏感性的前提下，来评价实验基准装置与应用对象堆芯的相似性。本发明对于新型反应堆的设计来说至关重要，尤其在计算程序验证阶段，无论是需要建造相似度较高的零功率物理实验，还是挑选相似度较高的临界基准题，本发明可在计算程序无敏感性分析功能的基础上，进行相似性分析，满足上述功能需求。

技术领域

本发明属于核反应堆堆芯技术领域，具体涉及一种基于蒙卡抽样的相似性评价方法。

背景技术

研究核数据不确定性的传递，量化反应堆物理计算不确定性，有助于减少堆芯设计分析与运行分析中的保守性假设。开展多群核数据调整，改善核数据不确定性，从而提高计算模拟结果精度并降低相应的不确定性，对反应堆物理计算有着更为重要的意义。目前国际上的通行方法是利用临界实验基准装置的积分测量信息调整多群核数据，使得基准装置物理计算结果与积分测量更为吻合，并期望提高应用对象堆芯物理计算精度。

临界实验基准装置的规模较小但通过装载布置、材料成分等相似性起到模拟应用对象堆芯的作用。为使调整后的多群核数据能够在应用对象堆芯上获得精度更高的计算结果，首先应开展临界实验基准装置与应用对象堆芯在中子学层面上的相似性分析。传统的相似性分析方法选择一些参数(如材料成分、水铀比等)，采用专家评价的方式来评价实验基准装置与应用对象堆芯的相似性。该方法只依赖于经验，而无量化指标，并且不能兼顾所有的参数。

美国橡树岭国家实验室提出了多种评价相似程度的量化指标。其中以C_k类型的相似性系数最为重要，其定义为

其中，S_B为基准装置积分响应的核数据相关敏感性，M_σ为多群核数据协方差矩阵，S_A为应用对象堆芯积分响应的核数据相关敏感性。一般研究认为有效增殖系数k_eff关于核数据的敏感性最能体现不同反应堆在中子学特性上的相似程度，即C_k类型相似性系数定义中的敏感性专指k_eff的核数据相关敏感性。相似性系数可用于为应用对象堆芯挑选出中子学相似程度更高的临界实验基准装置，或指导临界实验基准装置的设计。

然而，上述评价方法需先得到敏感性S_A与S_B，要求反应堆物理设计程序具备敏感性分析功能。对于成熟的商用程序来说，在其中增加敏感性分析功能代价较大。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于蒙卡抽样的相似性评价方法，该方法在无须修改程序源代码以及敏感性分析的前提下，评价实验基准装置与应用对象堆芯的相似性。

本发明的技术方案如下：一种基于蒙卡抽样的相似性评价方法，包括以下步骤：

步骤1：多群协方差矩阵M_σ的SVD分解；

步骤2：多群截面正态分布抽样并进行中子学计算；

步骤3：利用抽样的中子学计算值近似相似性系数。

所述的步骤1中采用随机抽样方式去求解相似性系数C_k中的项，首先对多群协方差矩阵M_σ进行SVD分解，即：

所述的步骤1中分解的基础是多群协方差矩阵M_σ是一个对称正定矩阵，其中分解得到的U为一个酉矩阵U＝(u₁,u₂,…,u_n)，并满足UU^T＝I，I是单位矩阵；Λ是一个对角矩阵，对角元素为即：