核电厂乏燃料装载方案的设计方法以及设计系统技术方案

本发明专利技术公开了一种核电厂乏燃料装载方案的设计方法和设计系统，其包括S1、通过优化算法随机产生批量的乏燃料初步装载方案；S2、对每一乏燃料初步装载方案中的每组乏燃料组件进行燃耗计算分析，获取每组乏燃料组件的剂量以及温度参数；S3、结合每组乏燃料组件的剂量以及温度参数，通过热工计算以及屏蔽计算，得出计算结果；S4、根据计算结果确定优化的乏燃料组件装载方案。本发明专利技术通过多目标智能寻优算法与热工计算、屏蔽计算方法的耦合，实现核电厂乏燃料组件在运输容器、贮存容器内装载方案设计的自动获取；通过获得理论近似全局最优解，提高了装载方案的精度，且缩短了优化方案的寻优效率。

【技术实现步骤摘要】
核电厂乏燃料装载方案的设计方法以及设计系统
本专利技术涉及核电厂乏燃料的管理领域，尤其涉及一种核电厂乏燃料装载方案的设计方法以及设计系统。
技术介绍
核电厂卸料产生的乏燃料组件(乏燃料组件：核燃料组件经过堆内辐照后，在乏燃料贮存设施中进行操作、贮存、回取和监测活动时不再拆开的一组燃料元件。其包括：燃料棒、可燃毒物棒、中子测量导管等)由于在堆内的辐照过程积累了大量的放射性核素，使得乏燃料具有较强的放射性并不断伴随热量的产生。因此，乏燃料的运输和贮存过程要尽量降低操作、运行人员接受的剂量，贮存或转运设备要确保衰变热的及时导出并尽量降低设备的最大温度值，同时确保设备实际寿命的尽量长。目前商用的乏燃料贮存、转运或运输容器的乏燃料组件单元从二十几组到三十几组不同，图1即示出了典型的32组乏燃料贮存容器(贮存容器：一种用于贮存乏燃料的整体性或大体积屏蔽容器，构成罐体的各种实体提供乏燃料的放射性屏蔽，乏燃料组件的衰变热通过辐射换热和自然循环或强制对流排出)的横剖面。其普遍的装载方案均是将乏燃料组件简单分组(一般分为2～5组)后，取最大的乏燃料组件释热率和放射性强度作为代表，通过手动调典型乏燃料组件的装载方案，分别针对不同的方案进行屏蔽、热工计算分析，最终获得较优化的装载方案。但上述通过手工试凑的方法获得的装载方案，仅能获得局部较优化方案，不能获得全局最优解；同时由于需要分别手动的填写辐射屏蔽、热工计算的输入文件后，并手动提取输出结果和结果评价，过程复杂耗时，获得较优化方案的时间可长达数月；且仅能针对特有的乏燃料贮存需求给出乏燃料组件分组和燃料篮分区的装载方案，当组件贮存需求发生变化时要重新进行贮存方案设计。因此有必要提供一种新的核电厂乏燃料装载方案的设计方法以及设计系统，使其能提高乏燃料装载方案的设计效率，同时优化装载方案，提高装载方案的精度，尽量降低容器内最大温度值和容器外部的最大剂量值。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术提供了一种核电厂乏燃料装载方案的设计方法以及设计系统，其通过多目标智能寻优算法与热工计算、屏蔽计算方法的耦合，实现核电厂乏燃料组件在运输容器、贮存容器内装载方案设计的自动获取；由于采用了多目标寻优计算方法能够获得理论近似全局最优解，提高了装载方案的精度，且缩短了优化方案的寻优效率。本专利技术就上述技术问题而提出的技术方案如下：一方面，提供一种核电厂乏燃料装载方案的设计方法，其包括如下步骤：S1、针对若干待装载的乏燃料组件，通过优化算法随机产生批量的乏燃料初步装载方案，且每一所述乏燃料初步装载方案均包含至少一组乏燃料组件；S2、对每一所述的乏燃料初步装载方案中的每组乏燃料组件进行燃耗计算分析，获取所述每组乏燃料组件的剂量以及温度参数；S3、结合每一所述的乏燃料初步装载方案中每组乏燃料组件的剂量以及温度参数，通过热工计算以及屏蔽计算，得出计算结果；S4、根据所述计算结果确定优化的乏燃料组件装载方案。优选的，步骤S1中，所述优化算法包括遗传算法，且所述遗传算法包括如下步骤：1)首先按照下述公式(1)对所有待装载的乏燃料组件进行分组，且每一分组中所述待装载的乏燃料组件的数目为n；n＝N/Mi(1)其中：N为待装载的乏燃料组件总数目，M为每个容器可装载的乏燃料组件数目，i为第i罐容器标识；2)按照若(jn+m)≤n(k+j)<(jn+m+1)，则抽取第m+1个乏燃料组件的原则对每一分组j内的待装载的乏燃料组件进行随机抽样，共抽取Mi个待装载的乏燃料组件，其中m为[0，n]之间的整数；3)对已抽取的每个待装载的乏燃料组件按照释热率水平进行排序，使得排序的结果为每个待装载的乏燃料组件的遗传算法编码为(0，2Mi]之间的整数；4)对于顺序抽取的Mi个乏燃料组件，按照其获得的遗传算法编码获得一个长度为2Mi的整形数字型字符串，通过所述整形数字型字符串表征其特定的乏燃料初步装载方案；5)重复上述步骤1)-4)，直到满足用户计算时设定的种群数目为止。优选的，步骤S2中，所述每组乏燃料组件的剂量以及温度参数包括核素量、释热率以及放射性源强。优选的，步骤S2中，所述燃耗计算包括：插值计算和精确计算。优选的，步骤S3中，所述计算结果包括每一所述乏燃料初步装载方案中，所述乏燃料组件全部装载于容器中时的容器内最大温度值以及容器外最大剂量值。优选的，步骤S4中还包括：对所述优化的乏燃料组件装载方案进行个体评价，且当所述个体评价结果满足设定目标值时，输出所述个体评价结果；当所述个体评价结果不满足设定目标值时，则返回步骤S1，重新随机产生批量乏燃料组件初步装载方案。优选的，对所述优化的乏燃料组件装载方案进行个体评价的过程包括：根据每一代中每个乏燃料初步装载方案对应的容器外最大剂量值计算得到的平均值和容器内最大温度值，通过用户设定不同字目标的权重因子，按照下述公式(2)获得每个乏燃料初步装载方案的适应度函数值，且按照由小到大对所述适应度函数值进行排序，选择适应度函数值较小的乏燃料初步装载方案；上述公式(2)中：z(x)为x的适应度函数；ωk为第K个目标值函数fk(x)的自适应因子，zkmax为第k个目标函数的最大值；zkmin为第k个目标函数的最小值；λk为第k个子目标的权重因子，且要求优选的，所述个体评价结果不满足设定目标值时是指G≤GMAX，n<N时的情况，其中，GMAX为程序或用户设置的进化代数，G为程序执行的代数，N为程序或用户设置的每群个体的数目，n为实际执行到的个体数目。9、如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，还包括步骤S5、读取用于装载所述待装载的乏燃料组件的容器模型，并根据所述优化的乏燃料组件装载方案将所述待装载的乏燃料组件装载到所述容器模型中。另一方面，还提供一种核电厂乏燃料装载方案的设计系统，其包括：优化算法模块，其用于针对若干待装载的乏燃料组件，通过优化算法随机产生批量的乏燃料初步装载方案，且每一所述乏燃料初步装载方案均包含至少一组乏燃料组件；燃耗计算模块，其用于对每一所述的乏燃料初步装载方案中的每组乏燃料组件进行燃耗计算分析，获取所述每组乏燃料组件的剂量以及温度参数；热工计算模块，其用于根据每一所述的乏燃料初步装载方案中每组乏燃料组件的温度参数进行计算，得出温度计算结果，并产生温度场分布数据；以及屏蔽计算模块，其用于根据每一所述的乏燃料初步装载方案中每组乏燃料组件的剂量参数进行计算，得出剂量计算结果；并产生剂量率分布数据。优选的，还包括优化方案产生模块，其用于根据所述温度计算结果以及剂量计算结果确定优化的乏燃料组件装载方案。优选的，所述优化算法包括遗传算法。优选的，所述每组乏燃料组件的剂量以及温度参数包括核素量、释热率以及放射性源强。优选的，所述温度计算结果包括每一所述乏燃料初步装载方案中，所述乏燃料组件全部装载于容器中时的容器内最大温度值；所述剂量计算结果包括每一所述乏燃料初步装载方案中，所述乏燃料组件全部装载于容器中时的容器外最大剂量值。本专利技术的技术方案所取得的技术效果：1)通过多目标智能寻优算法与热工计算、屏蔽计算方法的耦合，实现核电厂乏燃料组件在运输容器、贮存容器内装载方案设计的自动获取；2)能够对每一批待装载的乏燃料组件开展乏燃料装载方案设计，给出针本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种核电厂乏燃料装载方案的设计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、针对若干待装载的乏燃料组件，通过优化算法随机产生批量的乏燃料初步装载方案，且每一所述乏燃料初步装载方案均包含至少一组乏燃料组件；S2、对每一所述的乏燃料初步装载方案中的每组乏燃料组件进行燃耗计算分析，获取所述每组乏燃料组件的剂量以及温度参数；S3、结合每一所述的乏燃料初步装载方案中每组乏燃料组件的剂量以及温度参数，通过热工计算以及屏蔽计算，得出计算结果；S4、根据所述计算结果确定优化的乏燃料组件装载方案。

【技术特征摘要】
1.一种核电厂乏燃料装载方案的设计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、针对若干待装载的乏燃料组件，通过优化算法随机产生批量的乏燃料初步装载方案，且每一所述乏燃料初步装载方案均包含至少一组乏燃料组件；S2、对每一所述的乏燃料初步装载方案中的每组乏燃料组件进行燃耗计算分析，获取所述每组乏燃料组件的剂量以及温度参数；S3、结合每一所述的乏燃料初步装载方案中每组乏燃料组件的剂量以及温度参数，通过热工计算以及屏蔽计算，得出计算结果；S4、根据所述计算结果确定优化的乏燃料组件装载方案。2.如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，步骤S1中，所述优化算法包括遗传算法，且所述遗传算法包括如下步骤：1)首先按照下述公式(1)对所有待装载的乏燃料组件进行分组，且每一分组中所述待装载的乏燃料组件的数目为n；n＝N/Mi(1)其中：N为待装载的乏燃料组件总数目，M为每个容器可装载的乏燃料组件数目，i为第i罐容器标识；2)按照若(jn+m)≤n(k+j)<(jn+m+1)，则抽取第m+1个乏燃料组件的原则对每一分组j内的待装载的乏燃料组件进行随机抽样，共抽取Mi个待装载的乏燃料组件，其中m为[0，n]之间的整数；3)对已抽取的每个待装载的乏燃料组件按照释热率水平进行排序，使得排序的结果为每个待装载的乏燃料组件的遗传算法编码为(0，2Mi]之间的整数；4)对于顺序抽取的Mi个乏燃料组件，按照其获得的遗传算法编码获得一个长度为2Mi的整形数字型字符串，通过所述整形数字型字符串表征其特定的乏燃料初步装载方案；5)重复上述步骤1)-4)，直到满足用户计算时设定的种群数目为止。3.如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，步骤S2中，所述每组乏燃料组件的剂量以及温度参数包括核素量、释热率以及放射性源强。4.如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，步骤S2中，所述燃耗计算包括：插值计算和精确计算。5.如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，步骤S3中，所述计算结果包括每一所述乏燃料初步装载方案中，所述乏燃料组件全部装载于容器中时的容器内最大温度值以及容器外最大剂量值。6.如权利要求5所述的设计方法，其特征在于，步骤S4中还包括：对所述优化的乏燃料组件装载方案进行个体评价，且当所述个体评价结果满足设定目标值时，输出所述个体评价结果；当所述个体评价结果不满足设定目标值时，则返回步骤S1，重新随机产生批量乏燃料组件初步装载方案。7.如权利要求6所述的设计方法，其特征在于，对所述优化的乏燃料组件装载方案进行个体评价的过程包括：根据每一代中每个乏燃料初步装载方案对应的容器外最大剂量值计算得到的平均值和容器内最大温度值，通过用户设定不同字目标的权重因子，按照下述公...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨寿海，高亚甫，张学岭，程呈，李明超，
申请(专利权)人：深圳中广核工程设计有限公司，中广核工程有限公司，中国广核集团有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44