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公开(公告)号：CN117524384A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311679574.1
申请日：2023-12-07
Applicant: 中国核动力研究设计院
IPC: G16C60/00 , G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了用于堆芯核设计程序的结果输出方法、系统、设备及介质，涉及数值计算领域，其技术方案要点是：预先配置堆芯的堆芯参数，其中堆芯参数包括几何参数和材料参数；由堆芯核设计程序计算所述堆芯参数，得到维度为节块级的结果参数，将节块级的结果参数转换为堆芯核设计程序所需的组件级参数，其中所述组件级参数包括三维组件级参数、二维组件级参数、一维组件级参数和堆芯平均参数；预先配置用于存储堆芯核设计程序结果输出的体系结构；按照所述体系结构的文件格式和参数排列顺序存储所述组件级参数，得到设计文件；将设计文件按照堆芯组件核设计的量纲范围，以预设的输出格式进行输出或展示。
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公开(公告)号：CN113673006B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110983741.6
申请日：2021-08-25
Applicant: 中国核动力研究设计院
Inventor： 涂晓兰 , 柴晓明 , 潘俊杰 , 唐霄 , 芦韡 , 刘东 , 安萍 , 尹强 , 冯晋涛 , 马永强 , 曾辉 , 强胜龙 , 陈定勇 , 郭凤晨 , 马党伟 , 郑勇 , 秦志红
Abstract: 本发明公开了一种物理热工耦合可视化全堆芯复杂几何建模方法及系统，涉及核反应堆堆芯设计技术领域，其技术方案要点是：绘制得到栅元几何；对栅元几何进行自动识别得到多边形网格；以物理程序划分的网格为基础进行物理和热工属性定义处理，得到相应的栅元网格；将多个栅元网格集成处理完成组件和反射层结构构建，得到组件模型；以物理程序建立的组件模型为基础建立热工程序的子通道信息，得到组件栅元模型；将多个组件栅元模型集成处理后，得到全堆芯模型；以特定格式输出全堆芯信息以及物理程序和热工程序的网格间映射关系。本发明能够快速、简便的进行物理程序和热工程序间的网格映射和数据传递，降低了物理计算程序和热工计算程序耦合难度。
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公开(公告)号：CN112347645B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202011230057.2
申请日：2020-11-06
Applicant: 中国核动力研究设计院
IPC: G06F30/20 , G06F119/06
Abstract: 本公开属于核电技术领域，具体涉及一种堆芯栅元燃耗特性的重构方法及装置。本公开针对堆芯组件轴向上划分为的每个节块，采用中子扩散模型确定该节块中每个能群的中子通量，以及每个能群的微观截面，并采用调制方法，对堆芯进行栅元级别精细网格的微观燃耗计算，进而更加精准的得到栅元内微观反应率、重要核素核子密度等参数。由于中子扩散模型相较于中子输运模型运算量小，速度快，这样，本公开既能够节省大量计算资源实现高效计算，又能够更加精确的得到栅元内的微观反应率、重要核素核子密度等参数，大大提高了堆芯燃耗特性计算的精确度和效率。
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公开(公告)号：CN113673006A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110983741.6
申请日：2021-08-25
Applicant: 中国核动力研究设计院
Inventor： 涂晓兰 , 柴晓明 , 潘俊杰 , 唐霄 , 芦韡 , 刘东 , 安萍 , 尹强 , 冯晋涛 , 马永强 , 曾辉 , 强胜龙 , 陈定勇 , 郭凤晨 , 马党伟 , 郑勇 , 秦志红
Abstract: 本发明公开了一种物理热工耦合可视化全堆芯复杂几何建模方法及系统，涉及核反应堆堆芯设计技术领域，其技术方案要点是：绘制得到栅元几何；对栅元几何进行自动识别得到多边形网格；以物理程序划分的网格为基础进行物理和热工属性定义处理，得到相应的栅元网格；将多个栅元网格集成处理完成组件和反射层结构构建，得到组件模型；以物理程序建立的组件模型为基础建立热工程序的子通道信息，得到组件栅元模型；将多个组件栅元模型集成处理后，得到全堆芯模型；以特定格式输出全堆芯信息以及物理程序和热工程序的网格间映射关系。本发明能够快速、简便的进行物理程序和热工程序间的网格映射和数据传递，降低了物理计算程序和热工计算程序耦合难度。
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公开(公告)号：CN117555524B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202311589025.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 中国核动力研究设计院
IPC: G06F8/20
Abstract: 本发明公开了燃料管理程序中全堆芯和四分之一堆芯兼容计算处理方法，涉及核反应堆堆芯技术领域，其技术方案要点是：根据全堆芯的几何信息对四分之一堆芯中的存储几何信息的变量的空间大小以及变量的值进行重新分配和计算；将四分之一堆芯计算区域的节块坐标转换成在全堆芯中的坐标，并按照全堆芯计算所应用的组件旋转方式对四分之一堆芯计算区域中各节块与面相关的变量赋值；在四分之一堆芯计算区域进行堆芯换料计算时，依据上游四分之一堆芯库中的信息对换到当前循环四分之一堆芯计算区域所对应象限的组件信息进行处理。本发明在已有燃料管理程序中，采用同一个程序架构和同一套数据结构，实现全堆芯和1/4堆芯的中子学兼容计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117555524A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311589025.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 中国核动力研究设计院
IPC: G06F8/20
Abstract: 本发明公开了燃料管理程序中全堆芯和四分之一堆芯兼容计算处理方法，涉及核反应堆堆芯技术领域，其技术方案要点是：根据全堆芯的几何信息对四分之一堆芯中的存储几何信息的变量的空间大小以及变量的值进行重新分配和计算；将四分之一堆芯计算区域的节块坐标转换成在全堆芯中的坐标，并按照全堆芯计算所应用的组件旋转方式对四分之一堆芯计算区域中各节块与面相关的变量赋值；在四分之一堆芯计算区域进行堆芯换料计算时，依据上游四分之一堆芯库中的信息对换到当前循环四分之一堆芯计算区域所对应象限的组件信息进行处理。本发明在已有燃料管理程序中，采用同一个程序架构和同一套数据结构，实现全堆芯和1/4堆芯的中子学兼容计算。
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公开(公告)号：CN115146545A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210917867.8
申请日：2022-08-01
Applicant: 中国核动力研究设计院
Abstract: 本发明公开了一种核反应堆堆芯临界稳态参数智能分析方法及系统，包括确定深度机器学习模型所需的与核反应堆堆芯稳态临界计算有关的输入输出匹配的数据对；获取所述数据对，并根据数据对，通过深度机器学习模型，把核反应堆堆芯临界计算有关的输入参数作为深度机器学习模型的输入，把核反应堆堆芯临界计算有关的输出参数作为深度机器学习模型的输出，进行所述深度机器学习模型训练，获得智能计算模型；采用所述智能计算模型，对待测核反应堆堆芯稳态临界计算有关的输入参数进行计算，得到相应的输出参数，实现核反应堆堆芯临界计算的快速计算预测。本发明能够满足核反应堆堆芯临界计算稳态参数的高精度、高效率和和较少的资源消耗少的需求。
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公开(公告)号：CN113076684B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110203032.1
申请日：2021-02-23
Applicant: 中国核动力研究设计院
Abstract: 本发明具体涉及一种核反应堆堆芯调棒过程瞬态参数智能计算方法,包括如下步骤:通过深度机器学习与核反应堆堆芯调棒过程有关的输入输出匹配的数据对，获得核反应堆堆芯调棒过程瞬态参数智能计算模型；通过核反应堆堆芯调棒过程瞬态参数智能计算模型计算与核反应堆堆芯调棒过程有关的输入参数，以获取相应的输出参数，实现核反应堆堆芯调棒过程的快速计算、仿真和预测。本发明提供的智能计算方法基于人工智能深度机器学习技术，能够实现核反应堆堆芯调棒瞬态过程快速计算、分析与预测，满足核反应堆堆芯设计、核反应堆系统设计方案快速验证、实时模拟仿真等应用需求。
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公开(公告)号：CN112347645A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011230057.2
申请日：2020-11-06
Applicant: 中国核动力研究设计院
IPC: G06F30/20 , G06F119/06
Abstract: 本公开属于核电技术领域，具体涉及一种堆芯栅元燃耗特性的重构方法及装置。本公开针对堆芯组件轴向上划分为的每个节块，采用中子扩散模型确定该节块中每个能群的中子通量，以及每个能群的微观截面，并采用调制方法，对堆芯进行栅元级别精细网格的微观燃耗计算，进而更加精准的得到栅元内微观反应率、重要核素核子密度等参数。由于中子扩散模型相较于中子输运模型运算量小，速度快，这样，本公开既能够节省大量计算资源实现高效计算，又能够更加精确的得到栅元内的微观反应率、重要核素核子密度等参数，大大提高了堆芯燃耗特性计算的精确度和效率。
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公开(公告)号：CN113076684A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110203032.1
申请日：2021-02-23
Applicant: 中国核动力研究设计院
Abstract: 本发明具体涉及一种核反应堆堆芯调棒过程瞬态参数智能计算方法,包括如下步骤:通过深度机器学习与核反应堆堆芯调棒过程有关的输入输出匹配的数据对，获得核反应堆堆芯调棒过程瞬态参数智能计算模型；通过核反应堆堆芯调棒过程瞬态参数智能计算模型计算与核反应堆堆芯调棒过程有关的输入参数，以获取相应的输出参数，实现核反应堆堆芯调棒过程的快速计算、仿真和预测。本发明提供的智能计算方法基于人工智能深度机器学习技术，能够实现核反应堆堆芯调棒瞬态过程快速计算、分析与预测，满足核反应堆堆芯设计、核反应堆系统设计方案快速验证、实时模拟仿真等应用需求。
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