基于jlamt可视化建模的jmct模拟计算-郑俞.pdf

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1、036017- 1 第29卷第3期强激光与粒子束Vol. 29, No. 3 2017年3月HIGH POW ER LASER AND PARTICLE BEAM S M ar. , 2017 基于JLAM T可视化建模的JM CT模拟计算*郑 俞1 , 全国萍2 , 李 刚3( 1.华北电力大学核科学与工程学院,北京102206; 2.国家核电技术有限公司北京软件技术中心,北京100029;3.北京应用物理与计算数学研究所,北京100094)摘 要: JM CT是中国工程物理研究院高性能数值模拟软件中心粒子输运团队自主研发的三维蒙特卡罗模拟软件, JLAM T为其前处理可视化建模工具。使用J

2、LAM T和JM CT程序对B& W , KRITZ, BEAVRS等系列基准题进行了模拟,并对有效增殖系数及计数功能进行了对比分析。其中有效增殖系数计算结果与M C-NP5的最大偏差为KRITZ2装载方案19基准题的89. 1 pcm,除BEAVRS基准题外的计数结果与M CNP5的偏差基本小于2% ,平均偏差在1%左右; BEAVRS基准题功率分布模拟结果与M CNP5及实测值最大偏差分别为7. 06% , 16. 6% ,控制棒价值计算与M CNP5及实测值均吻合较好。关键词: 蒙特卡罗; 可视化建模; 粒子输运中图分类号: TL32 文献标志码: A doi: 10. 11884/ H

3、PLPB201628. 160291JM CT 1 ( J M onte Carlo Transport)是中国工程物理研究院高性能数值模拟软件中心粒子输运团队正在开发的蒙特卡罗模拟软件。该软件建模由其可视化前处理工具JLAM T完成, JLAM T负责三维几何模型建模并转换生成GDM L格式的几何输入文件提供给JM CT进行模拟计算。应北京应用物理与计算数学研究所的委托,对JM CT的临界计算能力进行了测试验证。本文使用JM CT对常用于程序模型验证的B& W 2- 4系列的8个典型例题及KRITZ 5系列的4个典型例题、具有电厂实测数据的BEAVRS 6全堆基准题进行建模模拟计算,并将有效

4、增殖系数keff、计数结果与M CNP5 7及实测值进行了对比分析。1 JM CT程序简介JM CT实现了三维可视化建模、连续点截面输运计算的功能。模拟中子能量范围覆盖10- 11 20 M eV区间;数据库主要取自于ENDF/ B- VII,采用连续能量ACE格式。 JM CT建模工具由其前处理可视化建模软件JLAM T实现,本文采用JLAM T软件对以上基准题进行建模并使用JM CT程序进行临界计算。以下选用B& W及BEAVRS测例来展示JLAM T建模效果(见图1及图2) 。Fig. 1 Different B& W core XI loading 9 benchmark views

5、generated by JLAM T图1 B& W堆芯XI装载9基准题JLAM T建模的不同视图2 模型介绍本文采用JM CT针对上述基准题进行了模拟计算, B& W堆芯XI系列基准题中装载方案9与M CNP5的功率偏差最大, BEAVRS国际基准题则具有精细的堆芯几何参数及详细的运行测量值,因此挑选这两个基准*收稿日期:2016- 06- 16; 修订日期:2016- 12- 08作者简介:郑 俞( 1992 ) ,女,硕士,从事蒙特卡罗程序开发与验证; 1178158204 qq. com。036017- 2 Fig. 2 Different BEAVRS benchmark views

6、 generated by JLAM T图2 JLAM T建模的BEAVRS全堆基准题不同视图题介绍其临界计算情况。2. 1 B& W基准题由B& W ( Babcock & W ilcox )公司发布的B& W堆芯XI基准题共有14个实验,实验提供了1/ 8中心组件归一化功率密度分布的实测值。图3( a)为堆芯示意图,模型分为内外两区,其中内区域为15 15排布的3 3燃料组件,组件包含208根燃料棒,其余17个位置根据不同实验装载方案具有不同棒类型及分布;外区为燃料棒构成的驱动燃料区,其富集度为2. 46% 。本文以参考文献 2中装载方案9为例展示JM CT程序临界计算结果,其中图3( b

7、)为装载方案9的内区组件示意图, P, W分别代表控制棒及水洞。Fig. 3 B& W XI loading 9 benchmark layout图3 B& W堆芯XI装载方案9基准题几何布置2. 2 BEAVRS基准题BEAVRS是基于美国西屋公司的一个商用反应堆建立的基准题模型,与一般压水堆一致,模型径向由堆芯、围板、吊篮、辐板、压力容器组成;堆芯轴向上包含了8层定位格架,具体几何参数可参照文献 6 。基准题堆芯由193个17 17的组件构成,组件包含264根燃料棒,剩余25根棒位由不同数量及分布的可燃毒物棒/控制棒、导向管/仪表导管填充而组成不同的组件类型。根据可燃毒物棒的数量及排布方式

8、,共有12种可燃毒物组件,其在堆芯的分布如图4( a)所示,控制棒组件则在堆芯对称分布,控制棒及停堆棒的分布见图4( b) 。其中第一循环燃料棒共有三种不同的富集度,质量分数分别为1. 6% , 2. 4% , 3. 1% (对应图4( a)的红/黄/蓝) ,高富集度燃料分布于堆芯边缘,中低富集度则于内部交错排布,如图4( a)所示。3 计算结果3. 1 keff计算结果采用JM CT及M CNP5程序对上述基准题进行建模计算,两个程序13个基准题的keff计算精度上吻合良好。其中最大keff偏差为KRITZ2装载方案19的89. 1 pcm,平均偏差45. 43 pcm。图5展示了B& W

9、, KRITZ等基准题JM CT与M CNP5的keff模拟结果对比。强激光与粒子束万方数据036017- 3 Fig. 4 Core cross- section of BEAVRS图4 BEAVRS基准题堆芯布置图Fig. 5 Comparisons between JM CT and M CNP5 keffcalculation results for different benchmark图5 JM CT及M CNP5不同基准题的keff计算结果及比较3. 2 B& W计算结果本文以参考文献 2的B& W堆芯XI系列中含控制棒的装载方案9为例展示JM CT程序模拟结果,两个程序的kef

10、f计算结果见表1。表2、表3分别为1/ 8中心组件归一化功率密度分布JM CT与实测值及M CNP5的对比,其中模拟粒子规模为1500代,每代40 000个粒子,活跃粒子代数为1000代。表1 B& W堆芯XI装载方案9 JM CT与M CNP5 keff计算结果及对比Table 1 Comparisons of JM CT and M CNP5 keffcalculation results for B& W coreXI loading 9code keffM CNP5 0. 995 81 1. 10 10- 5JM CT 0. 995 646 1. 05 10- 5difference/

11、 pcm - 16. 4表1中JM CT与M CNP5模拟的keff偏差为16. 4 pcm;表2、表3中, JM CT与测量值/ M CNP5的最大功率偏差分别为3. 60% , 2. 55% ,平均偏差为1. 36%及0. 77% ,其中与测量值功率偏差最大的两个位置中JM CT与M CNP5的计算结果偏差较小,所以认为这两个位置与实表2 B& W堆芯XI装载方案9 JM CT与测量值中心组件归一化功率密度分布比较Table 2 Comparisons between JM CT and measured normalized relative power densities for lo

12、ading 9 benchmark郑 俞等:基于JLAM T可视化建模的JM CT模拟计算万方数据036017- 4 表3 B& W堆芯XI装载方案9 JM CT与M CNP5中心组件归一化功率密度分布比较Table 3 Comparisons between JM CT and M CNP5 normalized relative power densities for loading 9 benchmark测值相对功率偏差较大的原因非程序本身引起。综上,两个程序计算结果吻合较好,表明JM CT程序具有良好的临界计算能力。3. 3 BEAVRS计算结果本文使用JM CT及M CNP5对BEA

13、VRS基准题进行了建模计算,在几何模型上未进行任何简化,两个程序材料、几何模型等计算条件严格一致,计算的物理量包括临界本征值、控制棒价值、 58个组件的归一化功率密度分布。表4 BEAVRS基准题棒价值计算中JM CT/M CNP5与实测值的偏差及两个程序偏差Table 4 Differences in control rod bank worth between JM CT,M CNP5 and measured resultsstatus control rod bank worth/ pcmmeasurement JM CT- measurement M CNP- measurement

14、 JM CT- M CNPD in 788 - 16. 03 - 43. 03 26. 9C with D in 1203 25. 56 32. 15 - 6. 6B with D, C in 1171 81. 64 101. 05 - 19. 4A with D, C, B in 548 - 70. 99 - 92. 29 21. 3Se with A, B, C, D in 461 - 45. 63 - 61. 62 15. 9Sd with A, B, C, D, Se in 722 16. 73 38. 26 - 21. 5Sc with A, B, C, D, Se, Sd in 1

15、099 30. 91 - 16. 27 47. 1HZP工况下(除D棒处于213步外其他控制棒为228步) , JM CT与M CNP5的keff偏差为23. 13 pcm(图5) 。表4中,两个程序棒价值计算结果的最大偏差为Sc棒的47. 1 pcm; JM CT, M CNP5与实测值的最大偏差都处于B棒,偏差分别为81. 6, 101 pcm,平均偏差41. 07, 54. 96 pcm; JM CT与M CNP5吻合较好。BEAVRS基准题58个组件中心的仪表管放置了探测器,使用JM CT对相同的58个组件中心测量导管位置进行计数,并与实测值及M CNP5进行比较分析,分别见表5、表6

16、。从表5中可以看出,程序与实测值第四象限功率偏差普遍较大,最大偏差为- 16. 59% ,其他组件位置偏差基本在10%以内;表6中, JM CT与M CNP5的最大功率偏差为7. 06% ,平均偏差为2. 18% ,吻合得较好。参照文献 8 ,反应堆装料顺序可能导致功率在二四象限中向第四象限产生倾斜,程序计算结果基本符合这一规律;由于反应堆运行于很低的功率,探测器信号较弱,当提高功率时,与测量值偏差将会减少。4 结 论本文总结了使用JM CT及其前处理软件JLAM T对基准题进行建模计算的结果,并基于B& W堆芯XI装载方案9及BEAVRS基准题介绍其临界计算功能。其JLAM T前处理工具采用

17、引导式可视化CAD建模方强激光与粒子束万方数据036017- 5 表5 BEAVRS基准题JM CT与实测值归一化功率密度分布及相对偏差Table 5 Comparisons between JM CT and measurement normalized core radial power distribution for BEAVRS benchmark表6 BEAVRS基准题JM CT与M CNP5归一化功率密度相对偏差Table 6 Comparisons between JM CT and M CNP5 normalized core radial power distributio

18、n for BEAVRS benchmark郑 俞等:基于JLAM T可视化建模的JM CT模拟计算万方数据036017- 6 式,通过使用基本体并附加一些布尔运算操作来建立几何模型,有效地提高了建模效率。通过对比,临界增值因子计算中JM CT与M CNP5的最大偏差为KRITZ2装载方案19的89. 1 pcm,平均偏差45. 43 pcm;对于BEAVRS基准题, JM CT程序的临界特征值keff棒价值及组件功率分布与M CNP5均吻合得很好,与实测值相比符合实验堆运行规律。由此表明了JM CT程序具有良好的临界计算能力,计算结果可为求解类似问题提供参考。参考文献: 1 Deng Li,

19、 Li Gang, Zhang Baoying, et al. Simulation of the full- core pin- model by JM CT M onte Carlo neutron- photon transport code C / /M & C2013. 2013: 427- 433. 2 M osteller R D. Critical lattices of UO2 fuel rods and perturbing rods in borated water R . LAUR- 95- 1434, 1995. 3 Newman W . Urania gadolin

20、ia: nuclear model development and critical experiment benchmark R . BAW - 1810, 1984. 4 Baldwin M N, Hoovler G S, Eng R L, et al. Critical experiment supporting close proximity water storage of power reactor fuel part II- isola-ting plates. technical progress report R . BAW - 1484- 7, 1979. 5 Remec

21、I, Gehin J C, D hondt P, et al. OECD/ NEA KRITZ- 2 UO2 and M OX benchmark C / / Proc PHYSOR. 2002: 11B- 03. 6 Horelik N, Herman B. Benchmark for evaluation and validation of reactor simulations C / / Proc Int Conf M athematics and ComputationalM ethods. 2013. 7 Briesmeister J F. M CNP A general M on

22、te Carlo code for n- particle transport code R . LA- 12625- M , 1997. 8 Kelly D J, Aviles B N, Herman B R. M C21 analysis of the M IT PW R benchmark: Hot zero power results C / / Proc Int Conf M athematicsand Computational M ethods. 2013.Simulation of JM CT based on JLAM T visualized modeling toolZh

23、eng Yu1 , Quan Guoping2 , Li Gang3( 1. School of Nuclear Science and Engineering , North China Electric Power University of China , Beijing 102206, China;2. State Nuclear Power Software Development Center , SPIC, Beijing 100029, China;3. Institute of Applied Physics and Computational M athematics ,

24、Beijing 100094, China)Abstract: The 3- D M onte Carlo transport code JM CT is developed by Software Center for High Performance NumericalSimulation independently and JLAM T is its pre- processing visualized modeling tool. Benchmarks including B& W , KRITZ, BEA-VRS et al were simulated by JM CT and M

25、 CNP5 codes, in addition, the effective multiplication factors and tally results were com-pared with the M CNP5 code and measured data separately. Effective multiplication factor calculations between two codes agreewell with each other within 89. 1 pcm for the KRITZ2 benchmark, the relative differen

26、ce in power distribution between JM CT andM CNP5 is below 2% mostly, average difference is about 1% ; as for BEAVRS benchmark, the maximum differences of the coreradial power distribution of JM CT compared to M CNP5 and measurements are 7. 06% and 16. 6% respectively, JM CT control rodbank worth calculation results show good agreement of JM CT with M CNP5 and measurement.Key words: M onte Carlo; visualized modeling; neutron transportPACS: 28. 52. Av; 02. 70. Uu; 24. 10. Lx强激光与粒子束万方数据