• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권3호
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• pp.340-355
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• 2018

The methods and performance of a fast reactor multigroup cross section (XS) generation code EXUS-F are described that is capable of directly processing Evaluated Nuclear Data File format nuclear data files. RECONR of NJOY is used to generate pointwise XS data, and Doppler broadening is incorporated by the Gauss-Hermite quadrature method. The self-shielding effect is incorporated in the ultrafine group XSs in the resolved and unresolved resonance ranges. Functions to generate scattering transfer matrices and fission spectrum matrices are realized. The extended transport approximation is used in zero-dimensional calculations, whereas the collision probability method and the method of characteristics are used for one-dimensional cylindrical geometry and two-dimensional hexagonal geometry problems, respectively. Verification calculations are performed first for various homogeneous mixtures and cylindrical problems. It is confirmed that the spectrum calculations and the corresponding multigroup XS generations are performed adequately in that the reactivity errors are less than 50 pcm with the McCARD Monte Carlo solutions. The nTRACER core calculations are performed with the EXUS-F-generated 47 group XSs for the two-dimensional Advanced Burner Reactor 1000 benchmark problem. The reactivity error of 160 pcm and the root mean square error of the pin powers of 0.7% indicate that EXUF-F generates properly the broad-group XSs.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권8호
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• pp.2785-2796
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• 2023

How to generate the precise broad group cross section is important for the fast reactor design. In this study, a fast reactor multi-group cross-section generation code MGGC2.0 are developed in-house for processing ultrafine group MATXS format library. Validation and verification are performed for MGGC2.0 code by applying the benchmarks of ICSBEP handbook, and the results of MGGC2.0 agree well with that of MCNP. The consistent P_N method with critical buckling search is in good agreement that condensed with TWODANT flux and flux moment for the inner core and outer core region. For the radial blanket and reflector, two region approximation method has been applied in MGGC2.0 by using collision Probability Method neutron flux solver. The RBEC-M benchmark was used to verify the power distribution calculation, and the relative error of power distribution comparison with the reference are less than 0.8% in the fuel region and the maximum relative error is 5.58% in the reflector region. Therefore, the precise broad cross section can be generated by MGGC2.0 for fast reactor.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.