Ứng dụng ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng Python cho bài toán mô phỏng sự truyền Neutron trong lò hạt nhân trong điều kiện tới hạn với cấu trúc hình học phẳng

Bài viết Ứng dụng ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng Python cho bài toán mô phỏng sự truyền Neutron trong lò hạt nhân trong điều kiện tới hạn với cấu trúc hình học phẳng trình bày Ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng có tên gọi Python đã được sử dụng để mô tả sự truyền của hạt neutron đơn năng, đồng thời so sánh kết quả thu được bằng hai phương pháp khác nhau,... Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng Python cho bài toán mô phỏng sự truyền Neutron trong lò hạt nhân trong điều kiện tới hạn với cấu trúc hình học phẳngJ. Sci. & Devel. 2015, Vol. 13, No. 6: 1016-1027Tạp chí Khoa học và Phát triển 2015, tập 13, số 6: 1016-1027www.vnua.edu.vnAPPLICATION OF PYTHON PROGRAMMING TOOLS FOR CRITICALITY SIMULATIONOF NEUTRON TRANSPORT IN NUCLEAR REACTOR WITH SLAB GEOMETRYLuong Minh Quan, Nguyen Thi ThanhFaculty of Information Technology, Viet Nam National University of AgricultureEmail: lmquan83@gmail.com/thanhnt@vnua.edu.vnReceived date: 22.07.2015Accepted date: 03.09.2015ABSTRACTMonte Carlo criticality calculations use the power iteration method to determine the eigenvalue () andeigenfunction (fission source distribution) of the fundamental mode. However, the main problems of this method arethe slow convergence of fission source distribution from the initial guess to the stationary solution, and the correlationbetween successive cycles which results in an under-prediction bias in the confident intervals of the estimatedresponse. In this paper, we presented the Wielandts method aiming to accelerate the convergence of the MonteCarlo power iteration. The object-oriented programming called Python prototype, was used to describe the standardMonte Carlo criticality power iterations for mono-kinetic particles and to compare the results obtained by the twodifferent methods of acceleration mentioned above. The Wielandts method successfully suppressed the autocorrelation, even though no gain in the figure of merit seemed to occur.Keywords: Eigenvalue, eigenfunction, Monte Carlo criticality, power iteration, Wielandt’s.Ứng dụng ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng pythoncho bài toán mô phỏng sự truyền neutron trong lò hạt nhântrong điều kiện tới hạn với cấu trúc hình học phẳngTÓM TẮTSử dụng phương pháp lặp theo hàm mũ để giải phương trình truyền neutron trong lò phản ứng hạt nhân vớicấu trúc hình học phẳng, một chiều bằng phương pháp mô phỏng Monte Carlo để xác định trị riêng và hàm riêng(tương ứng với sự phân bố của nguồn phân hạch) tồn tại hai vấn đề chính là: (1) sự hội tụ chậm của nguồn phânhạch dự đoán ban đầu về phân bố thực; (2) mối liên hệ giữa các chu kỳ trong mỗi mô phỏng sẽ dẫn đến sai số khiđánh giá độ tin cậy của kết quả thu được. Do đó, nghiên cứu này đã đề cập tới một phương pháp mới, Wielandt, vớimục đích tăng tốc quá trình hội tụ của nguồn ban đầu và đưa ra phương án mới để đánh giá mối liên hệ giữa cácchu kì liên tiếp trong một mô phỏng độc lập. Ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng có tên gọi Python đã được sử dụngđể mô tả sự truyền của hạt neutron đơn năng, đồng thời so sánh kết quả thu được bằng hai phương pháp khácnhau. Kết quả cho thấy, phương pháp mới đã giải quyết thành công các vấn đề đặt ra của bài toán Monte Carlo. Tuynhiên, bài toán về hệ số phẩm chất vẫn cần tiếp tục nghiên cứu thêm.Từ khóa: Bài toán tới hạn Monte Carlo, hàm riêng, lặp theo hàm số mũ, phương pháp Wielandt, trị riêng.1. INTRODUCTIONBasically, the behaviour of nuclear reactorcan be simulated by coupling neutron transporttheory and thermal-hydraulics. The neutrontransport theory studies the interaction ofneutron with matter, which is described by the1016Boltzmann equation (Reuss, 2008). Therefore,the computer codes developed for nuclearreactor simulations have to solve this equationin order to accurately describe the neutrontransport in the reactor. Nowadays, thedevelopment of powerful computer hasenhancedthecapabilityofnotonlyLuong Minh Quan, Nguyen Thi Thanhdeterministic codes to numerically solve theneutron transport equation, but also ofstochastic codes with very detailed geometryand continuous energy description of theneutron collisions. These stochastic codes areknown as Monte Carlo codes.The basic principle of Monte Carlo methodin particle transport is to simulate the entirelife of each particle from its initial emissionuntil its death either by absorption or leakagefrom the system boundaries. The frequency,nature and outcome of every interaction thatmay occur during the particle life are randomlysampled according to algorithms derived fromparticle physics laws. When the process isrepeated for a large number of particles, theaverages of the obtained results yield a detaileddescription of the transport process. However,the main problem in Monte Carlo criticalitycalculations is the convergence of the poweriteration (https://docs.python.org/2/tutorial/) andthe technique used to converge an arbitraryinitial guess source distribution to thecriticalsource distribution. After the source isconverged, it is possible to tally desiredquantities like the dominant eigenvalue of theBoltzmann equation, the correspondingeigenvector (the stationary flux distribution),reaction rates, etc.This convergence is known to beproblematic when the dominante ratio (ratiobetween ...