Влияние погрешностей в плотности потока нейтронов на погрешности ядерных концентраций нуклидов, возникающие в процессе расчета выгорания топлива в ячейках с различным спектром нейтронов

20.06.2022 2022 - №02 Моделирование процессов в объектах ядерной энергетики

A.H. Писарев В.В. Колесов Д.В. Колесов

https://doi.org/10.26583/npe.2022.2.12

Проведены расчетные исследования, показывающие сложную временную зависимость погрешностей ядерных концентраций различных нуклидов, возникающих при переносе погрешности плотности потока нейтронов в процессе расчета выгорания в ячейках с различным спектром нейтронов на указанные погрешности.

Обнаружено, что эти погрешности не только сложным образом зависят от времени выгорания, но и от спектра ячейки. Рассмотрены варианты ячейки с тепловым и быстрым спектрами нейтронов.

Расчеты проводились по программе VisualBurnOut [14], позволяющей оценивать погрешности, возникающие из-за погрешностей во входных параметрах задачи выгорания (скорости реакций, плотность потока нейтронов и т.д.).

Исследовано влияние количества расчетных точек выгорания на результаты расчетов выгорания методом Монте-Карло. В вычислениях учитывались погрешности, возникающие в ядерных концентрациях на промежуточных расчетных шагах за счет погрешностей в ядерных концентрациях, появляющихся на предыдущем шаге.

Ссылки

1. Trellue H.R. Modification of Monteburns to Maintain Criticality Throughout the Burnup Cycle. // Transactions of American Nuclear Society. – 2006. – Vol. 95. – No. 1. – PP. 315-316.
2. Okumura K. et al. Validation of a Continuous-Energy Monte Carlo Burnup Code MVP-BURN and its Application to Analysis of Post Irradiation Experiment. // Nuclear Science and Technology. – 2000. – Vol.37. – No. 128. – PP. 128-138. DOI: https://doi.org/10.1080/18811248.2000.9714876 .
3. Fensin M.L., Hendricks J.S., Trellue H.R., Anghie S. Incorporation of a Predictor-Corrector Methodology and 1-Group Reaction Rate Reporting Scheme for the MCNPX Depletion Capability. // Transactions of American Nuclear Society. – 2006. – Vol. 95. – No. 1. – PP. 317-319.
4. Shim H.J., Kim C.H. Error Propagation Module Implemented in the MC-CARD Monte Carlo Code. // Transactions of American Nuclear Society. – 2002. – Vol. 95. – No. 1. – PP. 325-326.
5. Takeda T., Hirokawa N., Noda T. Estimation of Error Propagation in Monte-Carlo Burnup Calculations. // Nuclear Science and Technology. – 1999. – Vol. 36. – No.9. – PP. 738-745. DOI: https://doi.org/10.1080/18811248.1999.9726262 .
6. Tohjoh M., Endo T., Watanabe M., Yamamoto A. Effect of error propagation of nuclide number densities on Monte Carlo burn-up calculations. // Annals of Nuclear Energy. – 2006. – Vol. 33. – No. 17-18. – PP. 1424-1436. DOI: https://doi.org/10.1016/j.anucene.2006.09.010 .
7. Garcia-Herranz N., Cabellos O., Sanz J., Juan J., Kuijper J.C. Propagation of statistical and nuclear data uncertainties in Monte Carlo burn-up calculations. // Annals of Nuclear Energy. – 2008. – Vol. 35. – No. 4. – PP. 714-730. DOI: https://doi.org/10.1016/j.anucene.2007.07.022 .
8. Park H.J., Shim H.J., Kim C.H. Uncertainty Propagation in Monte Carlo Depletion Analysis. // Nuclear Science and Engineering. – 2011. – Vol. 167. – No. 3. – PP. 196-208. DOI: https://doi.org/10.13182/NSE09-106 .
9. Rochman D., Koning A.J., Da Cruz D.F. Propagation of 235,236,238U and 239Pu Nuclear Data Uncertainties for a Typical PWR Fuel Element. // Nuclear Technology. – 2012. – Vol. 179. – No. 3. – PP. 323-338. DOI: https://doi.org/10.13182/NT11-61 .
10. Newell Quentin, Sanders Charlotta. Stochastic Uncertainty Propagation in Monte Carlo Depletion Calculations. // Nuclear Science and Engineering. – 2015. – Vol. 179. – No. 3. – PP. 253-263. DOI: https://doi.org/10.13182/NSE13-44 .
11. Minamigawa Yasuhiro, Kitcher Evans D., Chirayath Sunil S. A Method to Estimate Fission Product Concentration Uncertainty in a Multi-Time-Step MCNP6 Code Nuclear Fuel Burnup Calculation. // Nuclear Technology. – 2019. DOI: https://doi.org/10.1080/00295450.2019.1624429 .
12. Писарев А.Н., Колесов В.В. Исследование переноса неопределенностей в ядерных данных на ядерные концентрации нуклидов в расчетах выгорания. // Известия вузов. Ядерная энергетика. – 2020. – № 2. – С. 108-121. DOI: https://doi.org/10.26583/npe.2020.2.10 .
13. Stepanek P. Vontobel. EIR Results for the HCLWR NEACRP Burn-out Benchmark Obtained Using EIR Version of DANDE System and JEF Library. / Report NEACRP-A-851 (1987).
14. Kolesov V.V., Khitrik D.V., Kamaev D.A. VisualBurnOut Program. Registration No. 2009617021 dated 23.12.2009 in Computer Program Register.
15. Kolesov V.V., Novichkov A.V., Voznyakevich E., and Terekhova A.M. Statistical Approach to Estimated Uncertainty of Nuclear Concentration in Problems of Isotope Kinetics. / Proc. of the XIII International Youth Scientific and Practical Conference «Future of Atomic Energy – AtomFuture 2017». KnE Engineering. – PP. 261-267. DOI: https://doi.org/10.18502/keg.v3i3.1625 .

реакторная установка расчеты выгорания погрешности в ядерных данных погрешности в ядерных концентрациях нуклидов метод Монте-Карло спектр нейтронов

Ссылка для цитирования статьи: Писарев А.Н., Колесов В.В., Колесов Д.В. Влияние погрешностей в плотности потока нейтронов на погрешности ядерных концентраций нуклидов, возникающие в процессе расчета выгорания топлива в ячейках с различным спектром нейтронов. // Известия вузов. Ядерная энергетика. – 2022. – № 2. – С. 128-137. DOI: https://doi.org/10.26583/npe.2022.2.12 .