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Enhancing Nuclear Safety


Research

Theses in progress

Development of a PWR core calculation optimization method based on robust inversion approach in total Monte Carlo. Application on peak factor uncertainty quantification in abnormal configurations


Host laboratory: ​​Neutronics​ Laboratory (LN)​

Beginning of the thesis: October 2017

Student name: Vivian SALINO



Subject description (in French)

Cette thèse traite des incertitudes et des erreurs commises dans les simulations de neutronique, pour l’étude de la physique des réacteurs nucléaires. En particulier, on s’intéresse, d’une part, aux incertitudes dues aux données nucléaires et, d’autre part, aux erreurs dues aux simplifications de la physique et aux schémas numériques imparfaits. L’objectif de cette thèse est de mettre au point une nouvelle approche des calculs de coeur prenant en compte ces aspects. La méthode originale proposée pour atteindre ces objectifs repose sur les deux points suivants.

 

a) Les incertitudes dues aux données nucléaires sont évaluées par un échantillonnage aléatoire (tirages « Total Monte-Carlo ») sur les modèles disponibles de données nucléaires. Ces données nucléaires sont multiples (sections efficaces, spectres de fission, données de thermalisation, rendements de fission, énergies dégagées par réaction …), et par conséquent, la phase d’échantillonnage de ces données est un processus complexe. Leurs incertitudes sont propagées jusqu’aux observables finales.

 

b) Un algorithme d’optimisation permettra de réduire les erreurs, conditionnellement à l’incertitude. Pour cela, le problème considéré sera résolu avec des méthodes déterministes classiques. Ce même problème est parallèlement résolu sans approximation (équation du transport) avec une méthode Monte-Carlo, avec les mêmes données nucléaires aléatoires obtenues précédemment. L’écart entre ces deux voies est donc uniquement dû à ces deux erreurs. Pour réduire cet écart, on se donnera un jeu de paramètres libres qui feront l’objet d’un algorithme d’optimisation utilisant un métamodèle (par exemple de Krigeage). Cet algorithme devra être robuste aux incertitudes dues aux données nucléaires et multiobjectif par construction, afin de réduire l’écart simultanément sur différentes observables (distribution de puissance, concentration en bore critique, poids des grappes, etc.). L’erreur résiduelle est évaluée et considérée comme non-réductible car restreinte par le choix des paramètres libres.


En termes de résultats, on s’attardera à l’analyse d’une observable pertinente pour l’appréciation des marges de sûreté des coeurs : le facteur de point chaud, c’est-à-dire le maximum de puissance dans le coeur. Toutefois, ces travaux sont effectués de manière généraliste, pour permettre la réutilisation des méthodes développées à d’autres observables (réactivité, rapport d’échauffement critique, coefficients de réactivité…).


On s’intéresse à deux types de configurations :

  1. Des configurations mesurées, dans des états normaux, qui sont actuellement étudiées, et dont le résultat devrait mener à la consolidation des observations actuelles (fondées sur des écarts entre calculs et mesures).
  2. Des configurations non-mesurables, en particulier représentatives d’états incidentels ou accidentels.


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