多群核数据不确定性对堆芯物理计算的影响

核数据不确定性是造成反应堆物理计算结果不确定性的重要因素之一。基于所需抽样核数据的协方差矩阵开发了随机抽样模块(Stochastic Sampling,SAMP),在此基础上利用SCALE(Standardized Computer Analyses for Licensing Evaluation)软件包实现了混合法和随机抽样法两种不确定性分析方法,以研究多群核数据不确定性对堆芯物理计算的影响。以3×3假想堆芯为对象,对两种方法进行了验证,然后应用于国际原子能机构(International Atomic Energy Agency,IAEA)燃料管理基准题中的Almaraz核电厂首循环堆芯。分析结果表明,两种方法结果符合良好,Almaraz核电厂堆芯keff不确定性约为0.5%,堆芯径向和轴向功率的最大不确定性分别为1.9%和0.45%。

基于随机抽样法的多群核数据不确定性影响分析

基于随机抽样方法,研究多群核数据不确定性对反应堆物理计算的影响。首先利用SCALE软件包中核数据协方差矩阵和自主开发的随机抽样模块SAMP,得到多群微观截面等核数据的抽样值,之后分别使用SCALE/TRITON和PARCS程序进行组件计算及堆芯稳态计算,最后通过统计分析得到组件和堆芯计算结果的不确定度。以Almaraz压水堆核电厂装载的燃料组件和首循环堆芯为对象,研究了不同燃耗下有效增殖因子、动力学参数、核素浓度和双群均匀化宏观截面等组件计算结果,以及堆芯功率分布等堆芯计算结果的不确定度。分析结果表明:组件计算结果不确定度多随燃耗变化,快群宏观截面不确定度总体高于热群;堆芯计算结果受核数据不确定性影响显著,其中稳态径向功率分布的最大不确定度为1.9%左右。

多群核数据中角分布出负的处理

多群核数据中,次级中子角分布一般以勒让德(Legendre)多项式展开的形式给出。展开阶数有限时,在某些角度区域角分布可能出现非物理的负值。最大熵方法利用已知的有限阶Legendre展开系数,得到合理的非负角分布。利用最大熵方法修正出负的角分布,制作了适用蒙特卡罗输运程序(MCNP)的ACE格式多群核数据。通过临界基准实验计算,验证了最大熵角分布处理方法的可靠性。