Qizheng Sun ;Wei Xiao;Xiangyue Li ;Han Yin;Tengfei Zhang ;Xiaojing Liu
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.6
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pp.2172-2194
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2023
A variational nodal method (VNM) with unstructured-mesh is presented for solving steady-state and dynamic neutron diffusion equations. Orthogonal polynomials are employed for spatial discretization, and the stiffness confinement method (SCM) is implemented for temporal discretization. Coordinate transformation relations are derived to map unstructured triangular nodes to a standard node. Methods for constructing triangular prism space trial functions and identifying unique nodes are elaborated. Additionally, the partitioned matrix (PM) and generalized partitioned matrix (GPM) methods are proposed to accelerate the within-group and power iterations. Neutron diffusion problems with different fuel assembly geometries validate the method. With less than 5 pcm eigenvalue (keff) error and 1% relative power error, the accuracy is comparable to reference methods. In addition, a test case based on the kilowatt heat pipe reactor, KRUSTY, is created, simulated, and evaluated to illustrate the method's precision and geometrical flexibility. The Dodds problem with a step transient perturbation proves that the SCM allows for sufficiently accurate power predictions even with a large time-step of approximately 0.1 s. In addition, combining the PM and GPM results in a speedup ratio of 2-3.
This paper considers the concept of analog computing based on a cellular neural network (CNN) paradigm to simulate nuclear reactor dynamics using a time-dependent second order form of the neutron transport equation. Instead of solving nuclear reactor dynamic equations numerically, which is time-consuming and suffers from such weaknesses as vulnerability to transient phenomena, accumulation of round-off errors and floating-point overflows, use is made of a new method based on a cellular neural network. The state-of-the-art shows the CNN as being an alternative solution to the conventional numerical computation method. Indeed CNN is an analog computing paradigm that performs ultra-fast calculations and provides accurate results. In this study use is made of the CNN model to simulate the space-time response of scalar flux distribution in steady state and transient conditions. The CNN model also is used to simulate step perturbation in the core. The accuracy and capability of the CNN model are examined in 2D Cartesian geometry for two fixed source problems, a mini-BWR assembly, and a TWIGL Seed/Blanket problem. We also use the CNN model concurrently for a typical small PWR assembly to simulate the effect of temperature feedback, poisons, and control rods on the scalar flux distribution.
In a previous study, the stochastic space-dependent kinetics model (SSKM) based on the forward stochastic model in stochastic kinetics theory and the Ito stochastic differential equations was proposed for treating monoenergetic space-time nuclear reactor kinetics in one dimension. The SSKM was tested against analog Monte Carlo calculations, however, for exemplary cases of homogeneous slab reactors with only one delayed-neutron precursor group. In this paper, the SSKM is improved and evaluated with more realistic and complicated cases regarding several delayed-neutron precursor groups and heterogeneous slab reactors in which the extraneous source or reactivity can be introduced locally. Furthermore, the source level and the initial conditions will also be adjusted to investigate the trends in the variances of the neutron population and fission product levels across the reactor. The results indicate that the improved SSKM is in good agreement with the Monte Carlo method and show how the variances in population dynamics can be controlled.
The Monte Carlo criticality simulation of decoupled systems, as for instance in large reactor cores, has been a challenging issue for a long time. In particular, due to limited computer time resources, the number of neutrons simulated per generation is still many order of magnitudes below realistic statistics, even during the start-up phases of reactors. This limited number of neutrons triggers a strong clustering effect of the neutron population that affects Monte Carlo tallies. Below a certain threshold, not only is the variance affected but also the estimation of the eigenvectors. In this paper we will build a time-dependent diffusion equation that takes into account both spatial correlations and population control (fixed number of neutrons along generations). We will show that its solution obeys a traveling wave dynamic, and we will discuss the mechanism that explains this biasing of local tallies whenever leakage boundary conditions are applied to the system.
In PWR three-dimensional transient coupling calculation software CORCA-K, the nodal Green's function method and diagonal implicit Runge Kutta method are used to solve the spatiotemporal neutron dynamic diffusion equation, and the single-phase closed channel model and one-dimensional cylindrical heat conduction transient model are used to calculate the coolant temperature and fuel temperature. The LMW, NEACRP and PWR MOX/UO2 benchmarks and FangJiaShan (FJS) nuclear power plant (NPP) transient control rod move cases are used to verify the CORCA-K. The effects of burnup, fuel effective temperature and ejection rate on the control rod ejection process of PWR are analyzed. The conclusions are as follows: (1) core relative power and fuel Doppler temperature are in good agreement with the results of benchmark and ADPRES, and the deviation between with the reference results is within 3.0% in LMW and NEACRP benchmarks; 2) the variation trend of FJS NPP core transient parameters is consistent with the results of SMART and ADPRES. And the core relative power is in better agreement with the SMART when weighting coefficient is 0.7. Compared with SMART, the maximum deviation is -5.08% in the rod ejection condition and while -5.09% in the control rod complex movement condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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