System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法和系统技术方案_技高网

反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法和系统技术方案

技术编号:42695102 阅读:17 留言:0更新日期:2024-09-13 11:52
本发明专利技术涉及反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法和系统,该方法采用智能优化算法(遗传算法)构建大批量的辐照能谱,针对这些辐照能谱构建燃耗数据库,执行点燃耗计算确定各种放射性同位素的产量,从而确定生产各种放射性同位素的最佳能谱及其理论最高的产额,提高反应堆辐照生产各种放射性同位素的生产效率。与现有技术相比,本发明专利技术的方法可以确定反应堆生产多种放射性同位素的最佳辐照能谱及其理论最高的产量,突破了传统方法难以确定反应堆辐照生产各种放射性同位素的最佳辐照能谱,且难以实现能谱最优化的限制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种反应堆放射性同位素生产领域的技术,尤其是涉及反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法和系统,具体是通过智能寻优技术确定反应堆生产各种放射性同位素的最佳辐照能谱及其产量。


技术介绍

1、在反应堆内辐照某种靶件是生产放射性同位素的主流方案,但是面临着最佳辐照能谱未知、难以实现能谱最优化等问题,导致了同位素的产量低、生产经济性差。实现反应堆同位素生产中的能谱最优化,可以有效提高放射性同位素的产量和实际生产的经济性,具有良好的工程价值和应用前景。


技术实现思路

1、本专利技术针对现有技术难以确定反应堆辐照生产各种放射性同位素的最佳辐照能谱,且难以实现能谱最优化的问题,提出一种反应堆放射性同位素生产的能谱最优化方法和系统。该方法采用智能优化算法构建大批量的辐照能谱,针对这些辐照能谱构建燃耗数据库,执行点燃耗计算确定各种放射性同位素的产量,从而确定生产各种放射性同位素的最佳能谱及其理论最高的产额,提高反应堆辐照生产各种放射性同位素的生产效率。

2、本专利技术是通过以下技术方案实现的:

3、本专利技术的第一个目的在于提供一种反应堆生产放射性同位素的能谱最优化方法,具体实施步骤如下:

4、步骤1:确定智能寻优过程的参数:本专利技术采用了遗传算法作为智能寻优单元的算法核心。初始化过程需要确定进化代数g和种群规模p,随机产生p个个体,构建初始辐照能谱库;

5、步骤2:基于步骤1或步骤4所得的辐照能谱库中的各种辐照能谱,构建针对各种辐照能谱的燃耗数据库:不同的辐照能谱对应的宏观单群截面不同,压缩并群得到各种辐照能谱对应的单群截面,得到基于各种辐照能谱的燃耗数据库,为后续点燃耗计算提供燃耗数据库。

6、步骤3:量化各种辐照能谱的生产效率:基于各种辐照能谱的燃耗数据库,调用点燃耗计算程序,执行点燃耗计算,获取各种辐照能谱下的放射性同位素实际产量,该产量即为各种辐照能谱的生产效率,得到了多种辐照能谱的生产效率;

7、步骤4:构建辐照能谱库:基于步骤3得到的多种辐照能谱的生产效率,选择生产效率最高的部分辐照能谱进行交叉操作和突变操作,产生下一代的辐照能谱库;

8、步骤5:迭代终止:重复步骤(2)-(4),直到g代种群进化完成,输出最佳的辐照能谱(理论最高的放射性同位素产量最高对应的辐照能谱即为最佳的辐照能谱)及该种同位素理论最高的放射性同位素产量。

9、进一步地,所述的放射性同位素是指:以99mo和188re为代表的医用同位素和以252cf和238pu为代表的超铀同位素。

10、进一步地,所述的放射性同位素选自99mo、188re、252cf、238pu等中的一种或多种。

11、进一步地,所述的交叉操作是指:随机交换两种辐照能谱的某些能量段的中子通量,从而得到两种新的辐照能谱。

12、进一步地,所述的突变操作是指:随机修改某些辐照能谱的某些能量段的中子通量,从而得到一种新的辐照能谱。

13、进一步地,所述的压缩并群是指:微观截面根据中子能谱进行加权累积,得到单群宏观截面。加权累积:根据中子能谱的分布,对各个能量群的微观截面进行加权平均,从而得到一个单一的、平均化的截面值。

14、进一步地,所述的选择生产效率最高的部分辐照能谱进行交叉操作和突变操作是指:选择产量最高的前50%的辐照能谱进入下一代进行交叉变异操作。

15、进一步地,所述理论最高的放射性同位素产量为最高的一个放射性同位素产量。

16、本专利技术的第二个目的在于提供一种反应堆生产放射性同位素的能谱最优化系统,用于上述反应堆生产放射性同位素的能谱最优化方法,包括:智能优化单元,智能优化单元用于辐照能谱的智能寻优过程。

17、进一步地,所述智能优化单元包括辐照能谱库单元、燃耗数据库单元、点燃耗计算单元,其中:辐照能谱库单元用于收集、排序和构造各种辐照能谱,燃耗数据库单元用于构建针对各种辐照能谱的燃耗数据库,点燃耗计算单元用于评价各种辐照能谱用于放射性同位素生产的经济性。

18、进一步地,所述反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法用于确定不同辐照条件下的最佳能谱及该种同位素理论最高的放射性同位素产量。

19、进一步地,所述辐照条件包括通量水平和/或辐照时长。

20、与现有技术相比,本专利技术技术效果如下:

21、1)本专利技术采用遗传算法构建大批量的辐照能谱,针对这些辐照能谱构建燃耗数据库,执行点燃耗计算确定各种放射性同位素的产量,从而确定生产各种放射性同位素的最佳能谱及其理论最高的产额,提高反应堆辐照生产各种放射性同位素的生产效率,可以确定反应堆生产多种放射性同位素的最佳辐照能谱及其理论最高的产量,突破了传统方法难以确定反应堆辐照生产各种放射性同位素的最佳辐照能谱,且难以实现能谱最优化的限制。

22、2)本专利技术避免了多次盲目的蒙卡-燃耗计算,高效且具有普适性,可以为反应堆同位素生产方案的设计与优化提供更多的定量物理信息参考。

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【技术保护点】

1.一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述的放射性同位素选自99Mo、188Re、252Cf、238Pu中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述的交叉操作是指:随机交换两种辐照能谱的某些能量段的中子通量,从而得到两种新的辐照能谱。

4.根据权利要求1所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述的突变操作是指:随机修改某些辐照能谱的某些能量段的中子通量,从而得到一种新的辐照能谱。

5.根据权利要求1所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述步骤2过程如下:

6.根据权利要求5所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述压缩并群是指:微观截面根据中子能谱进行加权累积,得到单群宏观截面。

7.根据权利要求1所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述步骤3过程如下:

8.根据权利要求1所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述选择生产效率最高的部分辐照能谱进行交叉操作和突变操作是指:选择产量最高的前50%的辐照能谱进入下一代进行交叉变异操作。

9.一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化系统,所述系统用于如权利要求1-8中任一项所述的反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化系统包括智能优化单元;

10.根据权利要求9所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化系统,其特征在于,所述智能优化单元包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述的放射性同位素选自99mo、188re、252cf、238pu中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述的交叉操作是指:随机交换两种辐照能谱的某些能量段的中子通量,从而得到两种新的辐照能谱。

4.根据权利要求1所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述的突变操作是指:随机修改某些辐照能谱的某些能量段的中子通量,从而得到一种新的辐照能谱。

5.根据权利要求1所述一种反应堆生产放射性同位素的辐照能谱最优化方法,其特征在于,所述步骤2过程如下:

6.根据权利要求5所述一种反应堆生...

【专利技术属性】
技术研发人员:潘清泉何东豪刘晓晶
申请(专利权)人:上海交通大学
类型:发明
国别省市:

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