Phát triển mô hình tính toán vật lý và tối ưu hóa quản lý nhiên liệu vùng hoạt (heu) của lò phản ứng hạt nhân đà lạt

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN PHAN THỊ THUỲ GIANG PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH TÍNH TỐN VẬT LÝ VÀ TỐI ƯU HĨA QUẢN LÝ NHIÊN LIỆU VÙNG HOẠT (HEU) CỦA LÒ PHẢN ỨNG HẠT NHÂN ĐÀ LẠT LUẬN ÁN TIẾN SĨ VẬT LÝ TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2021 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN PHAN THỊ THUỲ GIANG PHÁT TRIỂN MƠ HÌNH TÍNH TỐN VẬT LÝ VÀ TỐI ƯU HÓA QUẢN LÝ NHIÊN LIỆU VÙNG HOẠT (HEU) CỦA LÒ PHẢN ỨNG HẠT NHÂN ĐÀ LẠT Ngành: Vật lý nguyên tử hạt nhân Mã số ngành : 62 44 05 01 Phản Phản Phản Phản Phản biện biện biện biện biện 1: PGS TS Nguyễn An Sơn 2: TS Phạm Ngọc Sơn 3: PGS TS Hoàng Đức Tâm độc lập 1: PGS TS Nguyễn An Sơn độc lập 2: TS Phạm Như Việt Hà Người hướng dẫn khoa học PGS TS Đỗ Quang Bình PGS TS Trần Hồi Nam TP Hồ Chí Minh – Năm 2021 Lời cam đoan Tôi cam đoan luận án cơng trình nghiên cứu riêng Các kết viết chung với tác giả khác đồng ý đồng tác giả trước đưa vào luận án Các số liệu, kết nêu luận án trung thực chưa cơng bố cơng trình mà chưa tham gia Tác giả luận án Phan Thị Thùy Giang i Lời cảm ơn Luận án hoàn thành với quan tâm giúp đỡ nhiệt tình q Thầy Cơ, anh chị em đồng nghiệp gia đình Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn trân trọng đến tất người Đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc tới hai người Thầy hướng dẫn PGS TS Đỗ Quang Bình PGS TS Trần Hoài Nam dành nhiều tâm huyết thời gian để hướng dẫn tơi hồn thành luận án Khơng vậy, PGS TS Đỗ Quang Bình người giúp đỡ hỗ trợ học thuật công việc cho từ ngày đầu bước chân vào đường nghiên cứu khoa học PGS TS Trần Hoài Nam người thầy trực tiếp dạy cho kiến thức, kỹ năng, chuẩn mực nghiên cứu công bố, truyền cho niềm đam mê nghiên cứu khoa học hiểu biết rõ ràng đường Với lịng kính trọng biết ơn sâu sắc, tơi cảm thấy vơ may mắn làm việc hướng dẫn Thầy Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô môn Vật lý hạt nhân, trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM tạo điều kiện giúp đỡ suốt thời gian qua Đặc biệt, xin cảm ơn Thầy GS TS Châu Văn Tạo quan tâm tới nghiên cứu sinh nhắc nhở tham dự buổi báo cáo học thuật để mở rộng kiến thức học hỏi kinh nghiệm Thầy PGS TS Trần Thiện Thanh hỗ trợ giúp đỡ tơi nhiều suốt q trình học tập trường Tôi xin cảm ơn Trường Đại học Duy Tân cho hội làm việc môi trường nghiên cứu chuyên nghiệp học hỏi từ anh chị em đồng nghiệp đầy tài nhiệt huyết Nhân đây, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS TS Nguyễn Quang Hưng, Viện trưởng Viện Nghiên cứu Khoa học ứng dụng, trường Đại học Duy Tân giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi công việc để tơi n tâm hồn thành tốt cơng tác nghiên cứu Ngồi ra, tơi xin chân thành cảm ơn đến quý Thầy Cô Hội đồng chấm luận án tiến sĩ dành nhiều thời gian, cơng sức đọc cho tơi nhân xét, góp ý vơ q báu để tơi điều chỉnh hồn thiện luận án tốt ii Tơi xin cảm ơn anh em đồng nghiệp: ThS Nguyễn Kiên Cường tận tình dạy hỗ trợ kiến thức kinh nghiệm mô thực tế hoạt động lò phản ứng hạt nhân Đà Lạt; ThS Trần Việt Phú, TS Hoàng Văn Khánh nhiệt tình giúp đỡ tơi q trình tìm hiểu chương trình mơ SRAC Tơi xin cảm ơn Quỹ NAFOSTED mã số 103.04-2016.30 tài trợ kinh phí cho nghiên cứu tơi suốt thời gian làm nghiên cứu sinh Nhờ đó, tơi n tâm tập trung vào cơng trình nghiên cứu Cuối cùng, tơi xin gửi đến gia đình tơi lịng biết ơn chân thành ln chỗ dựa vững chắc, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi để tơi có hội tiếp tục học Mặc dù cố gắng để hoàn thiện luận án cách tốt nhất, kiến thức thân cịn nhiều hạn chế nên sai sót điều khó tránh khỏi Do vậy, kính mong nhận đóng góp q báu q Thầy Cơ, đồng nghiệp độc giả iii Mục lục Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Mục lục iv Danh mục ký hiệu chữ viết tắt vi Danh mục bảng biểu x Danh mục hình vẽ xi Mở đầu Chương Giới thiệu 1.1 Tổng quan lò phản ứng hạt 1.2 Lò phản ứng hạt nhân Đà Lạt 1.3 Mơ lị phản ứng 1.4 Quản lý nhiên liệu vùng hoạt 1.5 Mục tiêu luận án 1.6 Kết luận chương nhân nghiên cứu Mô vật lý LPƯHN Đà Lạt với nhiên liệu HEU 2.1 Vùng hoạt LPƯHN Đà Lạt với nhiên liệu VVR-M2 2.1.1 Bó nhiên liệu VVR-M2 2.1.2 Vùng hoạt LPƯHN Đà Lạt 2.2 Mơ hình tính tốn sử dụng chương trình SRAC 2.2.1 Chương trình tính tốn lị SRAC 2.2.2 Lý thuyết xác suất va chạm chương trình PIJ 2.2.3 Lý thuyết khuếch tán nhiều nhóm chương trình CITATION 6 11 15 21 22 Chương iv 24 24 24 26 29 29 30 32 2.2.4 Tính toán cháy nhiên liệu sử dụng COREBN 2.2.5 Thư viện số liệu hạt nhân 2.2.6 Mơ hình tính tốn cho LPƯHN Đà Lạt 2.3 Mơ hình lị phản ứng Đà Lạt sử dụng chương trình MCNP5 2.3.1 Chương trình MCNP5 2.3.2 Mơ hình tính tốn LPƯHN Đà Lạt sử dụng chương trình MCNP5 2.4 Kết thảo luận 2.4.1 Tính tốn trạng thái tới hạn 2.4.2 Đặc trưng tích phân điều khiển tự động 2.4.3 Tính tốn cháy nhiên liệu vùng hoạt 2.5 Kết luận chương 46 48 48 55 65 74 Chương 3.1 3.2 3.3 3.4 Quản lý nhiên liệu vùng hoạt LPƯHN Đà Lạt với nhiên liệu HEU Thuật tốn tiến hóa vi phân rời rạc 3.1.1 Toán tử đột biến 3.1.2 Toán tử lai ghép 3.1.3 Toán tử chọn lọc Tối ưu thay đảo nhiên liệu cho LPƯHN Đà Lạt 3.2.1 Vùng hoạt với nhiên liệu HEU 3.2.2 Hàm mục tiêu 3.2.3 Xây dựng chương trình tối ưu 3.2.4 Xác định thông số điều khiển N P, CR F Kết thảo luận 3.3.1 Thơng số mục tiêu q trình tìm kiếm 3.3.2 Các cấu hình vùng hoạt tối ưu cho LPƯHN Đà Lạt với nhiên liệu HEU Kết luận chương 33 37 38 45 45 Kết luận hướng nghiên cứu mở rộng 76 76 78 81 81 82 82 85 85 87 89 89 92 97 99 Danh mục cơng trình công bố 102 Tài liệu tham khảo 103 v Danh mục ký hiệu chữ viết tắt Ký hiệu Ký hiệu Tên gọi wt% Phần trăm khối lượng Điểm lưới sai phân k Đồng vị n Nhóm lượng g , g Vị trí r, r Năng lượng E , E Vùng không gian thứ i, j Khoảng cách hai điểm r, r Nguồn neutron điểm r hướng Ω có lượng E Thơng lượng neutron góc điểm r hướng Ω có lượng E Vector hướng r r Khoảng cách quang học điểm r r Xác suất neutron lượng E từ điểm r có va chạm điểm r Ma trận xác suất va chạm Thông lượng neutron trung bình nhóm g vùng j Tiết diện phản ứng vĩ mơ tồn phần nhóm g vùng j Hệ số khuếch tán nhóm g điểm r Tốn tử Laplace hình học Thơng lượng neutron nhóm g điểm r Tiết diện hấp thụ vĩ mơ nhóm g điểm r Tiết diện tán xạ neutron từ nhóm g đến g điểm k n g, g r, r E, E i, j R S (r , Ω, E ) ϕ(r, Ω, E ) Ω ΣR P (r → r, E ) Pij ϕjg Σjg Dr,g ∇2 Φr,g Σa,r,g Σs,r,g→g r Bg2 (ν Σ)f,r,g χr,g kef f Lg,k Buckling hình học Tiết diện sinh neutron vĩ mơ nhóm g điểm r Hàm phân bố nguồn neutron nhóm g điểm r Hệ số nhân hiệu dụng Tốc độ rị neutron nhóm g khỏi mạng k vi Nn,z σa,n,g Nồng độ đồng vị n vùng z Tiết diện hấp thụ neutron vi mô đồng vị n nhóm g σf,n,g σtr,n,g σs,g→g Σtr,g λtr,g Cg Dg dg NP CR F βef f pcm Tiết diện phân hạch neutron vi mô đồng vị n nhóm g Tiết diện vận chuyển neutron vi mơ đồng vị n nhóm g Tiết diện tán xạ neutron vi mơ từ nhóm g đến g Tiết diện vận chuyển neutron vĩ mơ nhóm g Qng đường tự trung bình neutron nhóm g Hằng số biên ngoại suy nhóm g Hệ số khuếch tán nhóm g Độ dài ngoại suy nhóm g Kích cỡ quần thể Tốc độ lai Tỉ lệ đột biến Hệ số neutron trễ 10−5 (percent millirho) vii Chữ viết tắt Chữ viết tắt Tiếng Việt Tiếng Anh ACO APD AR BNL CITATION Tối ưu đàn kiến Phân bố công suất dọc trục Thanh điều khiển tự động Bó nhiên liệu Chương trình tính tốn vùng hoạt lị phản ứng hạt nhân Phương pháp xác suất va chạm Tiến hóa vi phân Các thuật tốn tiến hóa Tập tin số liệu hạt nhân đánh giá Thuật tốn di truyền Thuật tốn tìm kiếm trọng trường Uranium độ giàu cao Tìm kiếm hài hòa Quản lý nhiên liệu vùng hoạt Thư viện số liệu hạt nhân Nhật Bản đánh giá Uranium độ giàu thấp Lò phản ứng Lò phản ứng hạt nhân Chương trình mơ MCNP Tối ưu bầy đàn Ant Colony Optimization Axial Power Distrubution Automatic regulating Rod CPM DE EA ENDF GA GSA HEU HS ICFM JENDL LEU LPƯ LPƯHN MCNP PSO PPF QPSO RERTR Nuclear reactor core analysis code system Collision Probability Method Differential Evolution Evolutionary Algorithms Evaluated Nuclear Data File Genetic Algorithm Gravitational Search Algorithm Highly Enriched Uranium Hamony Search In-Core Fuel Management Japanese Evaluated Nuclear Data Library Low Enriched Uranium Monte Carlo N-Particle code Particle Swarm Optimization Hệ số bất đồng công suất Power Peaking Factor Tối ưu bầy đàn lượng tử Quantum behaved Particle Swarm Optimization Chương trình giảm độ giàu Reduced Enrichment cho LPƯHN nghiên cứu Research and Test Reactors thử nghiệm viii Kết luận hướng nghiên cứu mở rộng Kết luận Trong luận án này, giải hai mục tiêu nghiên cứu đề với kết sau: Một mơ hình tính tốn vật lý neutron sử dụng chương trình SRAC xây dựng hiệu lực thành công thông qua so sánh với kết từ thực nghiệm mơ hình tính tốn MCNP5 Các tính tốn thực cho: 49 cấu hình tới hạn khởi động vật lý LPƯHN Đà Lạt sử dụng nhiên liệu có độ giàu cao (HEU); giá trị tích phân điều khiển tự động làm thép không gỉ boron carbide cháy nhiên liệu 12909,84 cháy mức công suất danh định khảo sát với ba thư viện liệu hạt nhân ENDF/B VII.0, JENDL 3.3 JENDL 4.0 Các kết khẳng định phù hợp mơ hình tính tốn xây dựng Sai lệch kết tính tốn giá trị kef f , độ phản ứng điều khiển khối lượng số đồng vị mơ hình SRAC sử dụng ba thư viện liệu hạt nhân nằm khoảng 320 pcm, 4% 5% Kết cho thấy phù hợp ba thư viện số liệu ENDF/B-VII.0, JENDL-3.3 JENDL-4.0 LPƯHN Đà Lạt sử dụng nhiên liệu VVR-M2 loại HEU Phát triển ứng dụng thành cơng thuật tốn tiến hóa vi phân rời rạc vào tốn quản lý nhiên liệu vùng hoạt LPƯHN Đà Lạt nạp tải 100 bó nhiên liệu VVR-M2 loại HEU có độ cháy 0–12,4% Các tính tốn cho kết tốt so với cấu hình tham chiếu thực tế tất thơng số vật lý Cấu hình tối ưu chọn kéo dài thêm 1590–1670 vận hành mức công suất danh định (tương đương năm vận hành) So sánh với thuật toán di truyền áp dụng toán, thuật toán tiến hố vi phân cho thấy khả tìm kiếm lời giải tối ưu tốt khảo sát số hệ (500 hệ) Hơn nữa, so sánh cho thấy ưu điểm thuật toán tiến hoá vi phân khả mở rộng khơng gian tìm kiếm đó, tránh việc rơi vào bẫy cực trị địa phương với lời giải tốt tìm thấy sau nhiều hệ tiến hóa Nghiên cứu lần khẳng định tiến hoá vi phân số thuật tốn tìm kiếm tối ưu tốt nhóm thuật tốn tiến hoá Mặt khác, phương pháp quản lý nhiên liệu vùng hoạt áp dụng thuật toán tiến hoá vi phân cho kết tốt so 99 với phương pháp thay đảo truyền thống sử dụng LPƯHN Đà Lạt Kết cho thấy tiềm việc ứng dụng thuật toán tối ưu đại vào toán quản lý nhiên liệu, nhằm nâng cao hiệu sử dụng nhiên liệu đảm bảo an tồn lị phản ứng hạt nhân Kết luận án cơng bố 02 báo quốc tế (SCI, Q1), 02 tạp chí nước 02 báo cáo hội nghị chuyên ngành Các hướng nghiên cứu mở rộng Dựa công việc thực kết thu luận án, hướng nghiên cứu mở rộng nhằm hồn thiện mơ hình tính tốn phương pháp tìm kiếm tối ưu tiếp tục thực Các mơ hình phương pháp tiếp tục sử dụng để nghiên cứu sâu đặc trưng vật lý quản lý nhiên liệu LPƯHN Đà Lạt Cụ thể, hướng nghiên cứu mở rộng bao gồm: Tiếp tục mở rộng ứng dụng mơ hình tính tốn SRAC cho cấu hình LPƯHN Đà Lạt với nhiên liệu độ giàu thấp (LEU) (độ giàu 19,75 wt% U-235) Khảo sát ảnh hưởng việc chia nhóm lượng chia lưới mơ hình tính tốn tồn vùng hoạt sử dụng chương trình SRAC lên kết mơ vật lý LPƯHN Đà Lạt với nhiên liệu HEU LEU Trong mơ hình sử dụng nhóm lượng (4 nhóm nhiệt, nhóm nhanh) chia lưới hình lục giác với kích thước mặt cắt ngang nhiên liệu Việc tăng số nhóm lượng chia lưới ô mạng mịn (VD: ô lục giác chia thành ô tam giác) dự đoán giúp nâng cao độ tin cậy kết mô Việc đánh giá định lượng yếu tố lên độ xác kết tính tốn u cầu quan trọng Tuy nhiên, mơ hình tính tốn trở lên phức tạp, đòi hỏi nhiều thời gian tài nguyên máy tính Tiếp tục phát triển mơ hình mơ vật lý tính cháy nhiên liệu cho LPƯHN Đà Lạt sử dụng chương trình SRAC, đồng thời áp dụng khảo sát tính cháy vùng hoạt với nhiên liệu LEU Khảo sát đánh giá định lượng độ tin cậy tính tốn thơng qua so sánh với mô MCNP so sánh với số liệu thực nghiệm có Nghiên cứu mở rộng ứng dụng chương trình tối ưu cho tốn thay đảo nhiên liệu cho vùng hoạt LPƯHN Đà Lạt nạp tải nhiên liệu LEU Tiến hành khảo sát hàm mục tiêu với giá trị trọng số thay 100 đổi để đánh giá lựa chọn hàm mục tiêu phù hợp với yêu cầu LPƯ Đối với LPƯHN nghiên cứu lò Đà Lạt, tiêu chuẩn an toàn yêu cầu giảm hệ số bất đồng công suất không khắt khe lị lượng, cần nghiên cứu sâu để đánh giá chi tiết yêu cầu hệ số công suất, lựa chọn trọng số liên quan hàm mục tiêu nhằm gia tăng giá trị kef f tương ứng với kéo dài thời gian vận hành lò Khảo sát đặc tính thuật tốn tiến hóa vi phân sử dụng chiến lược đột biến khác DE/best/1 hay DE/rand − to − best/1, nhằm so sánh đánh giá khả hiệu toán tử đột biến toán quản lý nhiên liệu vùng hoạt LPƯHN Phát triển thuật toán lai thuật tốn tiến hố vi phân thuật tốn tìm kiếm tối ưu khác nhằm gia tăng hiệu trình tìm kiếm, cải thiện chất lượng lời giải tối ưu Nghiên cứu mở rộng khả ứng dụng thuật tốn tiên hóa vi phân cho toán quản lý nhiên liệu LPƯ khác LPƯHN nghiên cứu dự án Trung tâm Nghiên cứu khoa học cộng nghệ hạt nhân Việt Nam lị lượng Đối với lị lượng, tốn quản lý nhiên liệu vùng hoạt có vai trị quan trọng yêu cầu an toàn vận hành LPƯ khắt khe, tổng giá thành nhiên liệu cao tốc độ cháy nhiên liệu cao Vì vậy, việc nâng cao hiệu sử dụng nhiên liệu mang lại lợi ích kinh tế lớn 101 Danh mục cơng trình cơng bố Các cơng trình cơng bố [A1] Phan Thi Thuy Giang, Do Quang Binh, Ngo Quang Huy, Tran Tuan Anh, Tran Hoai Nam (2020), “Application of differential evolution algorithm for fuel loading optimization of the DNRR research reactor”, Nuclear Engineering and Design, 362, 110582 (ISI - Q1) [A2] Do Quang Binh, Phan Thi Thuy Giang, Nguyen Kien Cuong, Ngo Quang Huy, Tran Hoai Nam (2019), “Criticality and rod worth analysis of the DNRR research reactor using the SRAC and MCNP5 codes”, Nuclear Engineering and Design, 343, 197-209 (ISI - Q1) [A3] Phan Thi Thuy Giang, Do Quang Binh, Tran Hoai Nam (2018), “Evaluation of the SRAC model for analyzing the control rod worths of the DNRR”, Journal of Science and Technology, Duytan university, 02, pp 25-29 [A4] Tran Hoai Nam, Phan Thi Thuy Giang, Nguyen Kien Cuong, Tran Viet Phu (2018), “A simulation of the Dalat nuclear research reactor using SRAC code”, Journal of Science and Technology, Duytan university, 02, pp 45-48 [A5] Phan Thi Thuy Giang, Nguyen Kien Cuong, Do Quang Binh, Tran Hoai Nam, Ngo Quang Huy (2019), "A deterministic model for criticality and rod worth analysis of the DNRR research reactor with HEU fuel", Vietnam conference on Nuclear Science and Technology VINANST-13, pp 71 [A6] Phan Thi Thuy Giang, Do Quang Binh, Tran Hoai Nam, Ngo Quang Huy, Tran Tuan Anh (2019), "Comparative analysis of the differential evolution and genetic algorithm applied to the nuclear reactor fuel reloading optimization", Vietnam conference on Nuclear Science and Technology VINANST-13, pp 88-89 102 Tài liệu tham khảo Tiếng Việt [1] Đỗ Quang Bình (1997), Nghiên cứu đặc trưng động học lò bố trí nhiên liệu tối ưu cho lị phản ứng hạt nhân Đà Lạt, Luận án Tiến sĩ Vật lý, Viện Nghiên cứu hạt nhân [2] Đỗ Quang Bình Nguyễn Phước Lân (2004), “Một số kết tính tốn cháy nhiên liệu chiều cho LPƯHN Đà Lạt chương trình Citation”, Hội nghị Khoa học Kỹ thuật hạt nhân lần thứ 5, TP Hồ CHí Minh, Việt Nam [3] Phạm Văn Làm (2004), Xây dựng, hoàn thiện hệ thống chương trình tính tốn neutron, thủy nhiệt phân tích an tồn nhằm mơ tồn diện lị phản ứng hạt nhân Đà Lạt, Đề tài khoa học cấp Bộ, Viện Nghiên cứu hạt nhân [4] Nguyễn Phước Lân Đỗ Quang Bình (1994), “Áp dụng lý thuyết nhiễu loạn để tính tốn tối ưu hố bố trí nhiên liệu cho LPƯHN Đà Lạt”,Hội nghị Khoa học Kỹ thuật hạt nhân lần thứ 2, Hà Nội, Việt Nam [5] Nguyễn Duy Sang (2012), “Tính tốn thơng lượng neutron lò phản ứng hạt nhân Đà Lạt với cấu hình nhiên liệu sử dụng chương trình mơ Monte Carlo code MCNP4C2”, Tạp chí Khoa học Trường Đai học Cần Thơ Số 24b, tr 123–130 Tiếng Anh [6] E Amin, A Shama, and H Hussein (2014), “Benchmarking of the WIMSD/CITATION deterministic code system for the neutronic calculations of Triga Mark-III research reactors”, Annals of Nuclear Energy Vol 66(4), p 113–123 [7] AEA Technology (1997), WIMSD a neutronics code for standard lattice physics analysis, ANSWERS Software Service [8] Q Abbas, A Jamil, and H Jabeen (2017), “The analysis, identification and measures to remove inconsistencies from differential evolution mutation variants”, ScienceAsia Vol 43S(01), p 52 [9] B E Bakkari, B Nacir, T E Bardouni, C E Younoussi, O Merroun, A Htet, Y Boulaich, M Zoubair, H Boukhal, and M Chakir (2010), “Monte carlo modelling of triga research reactor”, Radiation Physics and Chemistry Vol 79(10), pp 1022 – 1030 103 [10] F Barre and M Bernard (1990), “The cathare code strategy and assessment”, Nuclear Engineering and Design Vol 124(3), pp 257 – 284 [11] D Babazadeh, M Boroushaki, and C Lucas (2009), “Optimization of fuel core loading pattern design in a VVER nuclear power reactors using Particle Swarm Optimization (PSO)”, Annals of Nuclear Energy Vol 36(7), pp 923 – 930 [12] F Bergh (2001), An analysis of particle swarm optimizers, Phd Thesis, Department of Computer Science, University of Pretoria, South Africa [13] Do Quang Binh, Hoang Anh Tuan, Ngo Phu Khang, Pham Van Lam (1998), “Experience in operation and fuel management at the Dalat nuclear research reactor”, Research reactor fuel management, Belgium [14] Do Quang Binh and Nguyen Phuoc Lan (2007), “Application of a genetic algorithm to the fuel reload optimization for a research reactor”, Applied Mathematics and Computation Vol 187(4), pp 977–988 [15] Do Quang Binh, Ngo Quang Huy, and Nguyen Hoang Hai (2014), “A binary mixed integer coded genetic algorithm for multi-objective optimization of nuclear research reactor fuel reloading”, Kerntechnik Vol 79(12), pp 511–517 [16] Do Quang Binh (2011), “Optimization of fuel reloading patterns for a research reactor by Simulated Annealing”, Science and Technology Development Journal Vol 14, pp 63 – 71 [17] Do Quang Binh, Tran Hoai Nam, Ngo Quang Huy, Phan Thi Thuy Giang (2018), “Determination of fuel burnup distribution of a research reactor based on measurements at subcritical conditions”, Nuclear Science Techniques 29:174 [18] Do Quang Binh, Phan Thi Thuy Giang, Nguyen Kien Cuong, Ngo Quang Huy, Tran Hoai Nam (2019), “Criticality and rod worth analysis of the DNRR research reactor using the SRAC and MCNP5 codes”, Nuclear Engineering and Design 343, 197-209 [19] M.J Burwell, G Lerchl, J Miro, V Teschendorff, and K Wolfert (1989), “The thermalhydraulic code Athlet for analysis of PWR and BWR systems”, in Fourth international topical meeting on nuclear reactor thermalhydraulics (NURETH-4) Proceedings Vol [20] A Charles and G Parks (2019), “Application of differential evolution algorithms to multi-objective optimization problems in mixed-oxide fuel assembly design”, Annals of Nuclear Energy Vol 127, pp 165 – 177 104 [21] M Chadwick, P Oblozinsky, M Herman, N Greene, R McKnight, D Smith et al (2006), “ENDF/B-VII.0: Next generation evaluated nuclear data library for nuclear science and technology”, Nuclear Data Sheets Vol 107(12), pp 2931 – 3060 Evaluated Nuclear Data File ENDF/BVII.0 [22] Go Chiba, Keisuke Okumura, Kazuteru Sugino, Yasunobu Nagaya, Kenji Yokoyama, Teruhiko Kugo et al (2011), “JENDL-4.0 Benchmarking for Fission Reactor Applications”, Journal of Nuclear Science and Technology 48:2, pp 172 – 187 [23] S Das and P Suganthan (2011), “Differential evolution: A survey of the state-of-the-art”, Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Vol 15(3), pp – 31 [24] Kien-Cuong Nguyen, Vinh-Vinh Le, Ton-Nghiem Huynh, Ba-Vien Luong, Nhi-Dien Nguyen , and Hoai-Nam Tran (2020), “Interim Storage of the Dalat Nuclear Research Reactor: Radiation Safety Analysis”, Science and Technology of Nuclear Installations Vol 2020, p 10 [25] M D DeChaine and M A Feltus (1995), “Nuclear fuel management optimization using Genetic Algorithms”, Nuclear Technology Vol 111(1), pp 109–114 [26] C Demazière (2019), Modelling of Nuclear Reactor Multi-physics: From Local Balance Equations to Macroscopic Models in Neutronics and Thermal-Hydraulics, Academic Press Elsevier Inc [27] Nguyen Nhi Dien (Ed)(2009), “Safety analysis report for the dalat nuclear research reactor”, tech rep., Nuclear Research Institute, Vietnam Atomic Energy Institute [28] Nguyen Nhi Dien (2004), “Current status of operation and utilization of the Dalat research reactor”, in Proceedings of the FNCA 2004 Workshop on the Utilization of Research Reactors, Bangkok, Thailand [29] Nguyen Nhi Dien, Ngo Phu Khang, Huynh Ton Nghiem, Nguyen Minh Tuan, Luong Ba Vien Nguyen Kim Dung (2016), “Some results obtained from the use of reactivity meter to measure the integral characteristics of the control rods on the Dalat nuclear reactor”, Science and Technics Publishing House [30] H Ding, G Sun, L Hao, B Wu, and Y Wu (2020), “A loading pattern optimization method based on discrete differential evolution”, Annals of Nuclear Energy Vol 137, 107057 [31] M Dorigo (1992), Optimisation, Learning, and Natural Algorithms, PhD Thesis, Politecnico di Milano, Italy 105 [32] Tran Quoc Duong, Dumonteil E., Do J.M., Lee Yi-Kang and Huynh Tan Dat (2008), “Modelling and neutronic calculation of VVR-M2 fuel assembly and Dalat nuclear research reactor using Tripoli4 code and Apollo2 code”, in Proceedings of the 7th National Conference on Nuclear Science and Technology, Danang, Viet Nam [33] T Fowler, D Vondy, and G Cunningham (1971), Nuclear reactor core analysis code: Citation ORNL-TM-2496, Rev 2, with Supplements 1, 2, and [34] Phan Thi Thuy Giang, Tran Hoai Nam, Nguyen Kien Cuong, Tran Viet Phu, Hoang Van Khanh, Pham Nhu Viet Ha, Hoang Anh Tuan Kiet (2017), “Comparative Analysis of the Dalat Nuclear Research Reactor with HEU Fuel Using SRAC and MCNP5”, Science and Technology of Nuclear Installations 2017, p.10 [35] Phan Thi Thuy Giang, Do Quang Binh, Quang Huy Ngo, Tran Tuan Anh, Tran Hoai Nam (2020), “Application of differential evolution algorithm for fuel loading optimization of the DNRR research reactor”, Nuclear Engineering and Design 362, 110582 [36] Pham Duy Hien, Ngo Quang Huy, Vu Hai Long, Tran Khanh Mai (1984), “Report startup of nuclear research reactor: Part - physics startup for core configuration without a neutron trap”, tech rep., Nuclear Research Institute, Vietnam Atomic Energy Commission [37] Pham Duy Hien, Ngo Quang Huy, Vu Hai Long, Tran Khanh Mai (1984), “Report startup of nuclear research reactor: Part - physics startup for core configuration with a neutron trap, determination of critical mass”, tech rep., Nuclear Research Institute, Vietnam Atomic Energy Commission [38] L P Hong, T Taryo, T M Sembiring, S Hiroshi, and N Yoshitaka (2002), “Study on the control rod interaction effect in RSG gas multipurpose reactor (MPR-30)”, Annals of Nuclear Energy Vol 29(6), pp 701 – 716 [39] M Hosseini and N Vosoughi (2012), “Development of a VVER-1000 core loading pattern optimization program based on perturbation theory”, Annals of Nuclear Energy Vol 39(1), pp 35 – 41 [40] IAEA-TECDOC-816 (1995), In-core fuel management: Reloading techniques, Nuclear Power Technology Development Section, International Atomic Energy Agency, Austria [41] M Jamalipour, R Sayareh, M Gharib, F Khoshahval, and M R Karimi (2013), “Quantum behaved Particle Swarm Optimization with differen106 tial mutation operator applied to WWER-1000 in-core fuel management optimization”, Annals of Nuclear Energy Vol 54, pp 134 – 140 [42] Y J Kim, T J Downar, and A Sesonske (1987), “Optimization of core reload design for low-leakage fuel management in prespossibility surized water reactors”, Nuclear Science and Engineering Vol 96, pp 85–101 [43] H G Kim, S H Chang, and B H Lee (1993), “Pressurized water reactor core parameter prediction using an artificial neural network”, Nuclear Science and Engineering Vol 113, pp 70–76 [44] D J Kropaczek and P J Turinsky (1991), “In-core nuclear fuel management optimization for pressurized water reactors utilizing Simulated Annealing”, Nuclear Technology Vol 95(1), pp 9–32 [45] M E Korkmaz and O Agar (2014), “The investigation of burnup characteristics using the serpent Monte Carlo code for a sodium cooled fast reactor”, Nuclear Engineering and Technology Vol 46(3), pp 407 – 412 [46] Pham Van Lam, Nguyen Nhi Dien, Luong Ba Vien, Le Van Vinh, Huynh Ton Nghiem, and Nguyen Kien Cuong (2011), “Fuel management at the dalat nuclear research reactor”, International Topical Meeting on Research Reactor Fuel Management (INIS-BE-11N0031) [47] C Lin, J.-I Yang, K.-J Lin, and Z.-D Wang (1998), “Pressurized water reactor loading pattern design using the simple Tabu search”, Nuclear Science and Engineering Vol 129(1), pp 61–71 [48] A M de Lima, R Schirru, F C da Silva, and J A C C Medeiros (2008), “A nuclear reactor core fuel reload optimization using artificial Ant Colony connective networks”, Annals of Nuclear Energy Vol 35(9), pp 1606 – 1612 [49] L Maul (2018), “Impact of new nuclear data on neutronic calculations of the opal reactor using serpent”, Annals of Nuclear Energy Vol 115, pp 523 – 533 [50] L Machado and R Schirru (2002), “The Ant-q algorithm applied to the nuclear reload problem”, Annals of Nuclear Energy Vol 29, pp 1455– 1470 [51] S M Mahmoudi, M Aghaie, M Bahonar, and N Poursalehi (2016), “A novel optimization method, gravitational search algorithm (GSA), for PWR core optimization”, Annals of Nuclear Energy Vol 95(09), pp 23– 34 [52] R Mallipeddi and P N Suganthan (2008), “Empirical study on the effect of population size on Differential Evolution Algorithm”, in 2008 IEEE 107 Congress on Evolutionary Computation (IEEE World Congress on Computational Intelligence), pp 3663–3670 [53] H Motoda and O Yokimizo (1976), “Method to minimize power peaking in refueling schedule of boiling water reactor”, Journal of Nuclear Science and Technology Vol 14(2), pp 108–116 [54] Modarres Mohammad and Kim Inn Seock (2010), Deterministic and Probabilistic Safety Analysis, pp 1739–1812 Boston, MA: Springer US [55] G Mckinney (2000), MCNP - A general Monte Carlo code n-particle transport code, Version X-5 Monte Carlo Team [56] E Nissan (2019), “An overview of methods for in-core fuel management: Tools for the automatic design of nuclear reactor core configurations for fuel reload, (re)arranging new and partly spent fuel”, Designs Vol 3(37) [57] K Okumura, T Kugo, K Kaneko, and K Tsuchihashi (2007), SRAC2006: A comprehensive neutronics calculation code system (JAEAData/Code–2007-004), Japan Atomic Energy Agency [58] Oblozinsky P., Herman M., and Mughabghab S F (2010), Evaluated Nuclear Data In: Cacuci D.G (eds) Handbook of Nuclear Engineering Springer, Boston, MA [59] G T Parks (1996), “Multiobjective pressurized water reactor reload core design by nondominated genetic algorithm search”, Nuclear Science and Engineering Vol 124(1), pp 178–187 [60] F D M Pecchia, C Parisi, and O Mazzantini (2011), “Development and application of MCNP5 and Keno-vi monte carlo models for the Atucha-2 PHWR analysis”, Science and Technology of Nuclear Installations Vol 2011, no Article ID 683147 [61] K V Price, R Storn, and J Lampinen (2005), Differential Evolution-A Practical Approach to Global Optimization Springer, Berlin, Heidelberg [62] E Rashedi, H Nezamabadi-pour, and S Saryazdi (2009), “GSA: A Gravitational Search Algorithm”, Information Sciences Vol 179(13), pp 2232 – 2248 Special Section on High Order Fuzzy Sets [63] Haseebur Rehman and Siraj Ul Islam Ahmad (2018), “Neutronics analysis of Triga Mark II research reactor”, Nuclear Engineering and Technology Vol 50(1), pp 35 – 42 [64] W F Sacco, A A de Moura Meneses, and N Henderson (2013), “Some studies on differential evolution variants for application to nuclear reactor core design”, Progress in Nuclear Energy Vol 63, pp 49 – 56 108 [65] W Sacco, N Henderson, A Rios-Coelho, M Ali, and C Pereira (2009), “Differential evolution algorithms applied to nuclear reactor core design”, Annals of Nuclear Energy Vol 36(8), pp 1093 – 1099 [66] A S Shieh, V H Ransom and R Krishnamurthy (1995) RELAP5/MOD3 Code Manual Volume 1: Code Structure, System Models,and Solution Methods, NUREG/CR-5535INEL-95/0174 [67] K Shibata, T Kawano, T Nakagawa, O Iwamoto, J Ichi Katakura, T Fukahori, et al (2002), “Japanese Evaluated Nuclear Data Library version revision-3: JENDL-3.3”, Journal of Nuclear Science and Technology Vol 39(11), pp 1125–1136 [68] K Shibata, O Iwamoto, T Nakagawa, N Iwamoto, A Ichihara, S Kunieda, et al (2011),“JENDL-4.0: A new library for nuclear science and engineering,” Journal of Nuclear Science and Technology Vol 48(1), pp 1– 30 [69] W M Stacey (2007), Fuel Burnup Ch 6, pp 197–247, John Wiley and Sons, Ltd [70] R Storn and K Price (1997), “Differential evolution - a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces”, Journal of Global Optimization Vol 11(1), pp 341–359 [71] J G Stevens, K S Smith, K R Rempe, and T J Downar (1995), “Optimization of pressurized water reactor shuffling by Simulated Annealing with heuristics”, Nuclear Science and Engineering Vol 121(1), pp 67–88 [72] A Suppapitnarm, K A Seffen, G T Parks , and P J Clarkson (2000), “A Simulated Annealing algorithm for multiobjective optimization”, Engineering Optimization Vol 33(1), pp 59–85 [73] D D Sood, P Obloˇzinský, M Herman, et al.(2000), “Nuclear data for applications”, Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry Vol 243, pp 227–233 [74] W M Stacey (2007), Nuclear Reactor Dynamics Ch 5, pp 143–195 John Wiley and Sons, Ltd [75] M Yu Tikhonchev, G A Shimansky, E E Lebedeva, V V Lichadeev, D K Ryazanov, and A I Tellin (2001), “The role of computer simulation in nuclear technologies development”, in Conference: IYNC 2000: International Youth Nuclear Congress 2000 [76] M J Thurgood, J M Kelly, T E Guidotti,R J Kohrt, and K R Crowell (1983), COBRA/TRAC - A Thermal-HydraulicsCode for Transient Analysisof Nuclear Reactor Vesselsand Primary Coolant Systems, NUREG/CR-3046PNL-4385 Vol 109 [77] Hoang Anh Tuan (2002), “2-D burnup calculation for the Dalat research reactor by using HEXB-W code”, Vietnamese-Russian seminar on Operation and safety of Dalat research reactor, NRI [78] J S Wang and J D Song (2015), “Function Optimization and Parameter Performance Analysis Based on Gravitation Search Algorithm”, Algorithms, 9(1), [79] H E Yaakoubi, H Boukhal, T E Bardouni, L Erradi, E Chakir, K Benaalilou, M Lahdour, S E Ouahdani, and M E Barbari (2019), “Validation study of the reactor physics lattice transport code DRAGON5 & the monte carlo code OPENMC by critical experiments of light water reactors”, Journal of King Saud University - Science Vol 31(4), pp 1271 – 1275 [80] T S Yasunobu Nagaya, Keisuke Okumura and T Mori (2017), MVP/GMVP Version 3: General Purpose Monte Carlo Codes for Neutron and Photon Transport Calculations Based on Continuous Energy and Multigroup Methods, JAEA-Data/Code 2016-018 [81] X.-S Yang (2014), “Chapter - analysis of algorithms”, in Nature-Inspired Optimization Algorithms (X.-S Yang, ed.), pp 23 – 44 [82] J A Zain, O E Hajjaji, T E Bardouni, and H Boukhal (2018), “Deterministic evaluation of safety parameters and neutron flux spectra in the MNSR research reactor using Dragon-4 code”, Journal of Radiation Research and Applied Sciences Vol 11(3), pp 255 – 261 Website [83] Research reactor database, URL: https://nucleus.iaea.org/RRDB/RR/ReactorSearch.aspx Accessed 14 June 2020 [84] TRIGA History, URL: https://www.ga.com/triga-history Accessed 20 June 2020 110 Phụ lục Thực nghiệm thiết lập cấu hình tới hạn [36] Trong trình khởi động LPƯHN Đà Lạt, nhiều cấu hình tới hạn thiết lập với cấu hình vị trí điều khiển khác LPƯ đạt tới hạn lần với cấu hình 69 BNL HEU, 13 beryllium, khơng có bẫy neutron, thay vào chèn nhơm trung tâm vùng hoạt (Hình 1), tổng khối lượng U-235 tới hạn 2781,8 g Hình Cấu hình vùng hoạt nạp tải 69 BNL HEU Quá trình nạp nhiên liệu kiểm soát ba detector neutron vị trí kênh ngang xuyên tâm số 1, (Hình 2.1, Chương 2) diễn bước sau: Các vị trí mạng trống vùng hoạt lấp đầy chèn nhơm; Nguồn neutron Cf-252 cường độ × 105 neutron/s đưa vào ô trung tâm vùng hoạt, số đếm ban đầu ba detector ghi lại: N01 , N02 N04 ; Thay chèn nhơm nhóm bó nhiên liệu từ trung tâm ngồi rìa vùng hoạt, lần thay ghi lại số đếm ba detector N1 , N2 N4 ; Tính tốn tỉ lệ đếm ngược N01 /N1 , N02 /N2 N04 /N4 Tỉ lệ giảm dần đưa thêm nhóm bó nhiên liệu vào tiến dần 0; Khi rút nguồn Cf-252 khỏi vùng hoạt, cơng suất giữ nguyên nghĩa vùng hoạt đạt tới hạn 111 Hình biểu diễn trình nạp nhiên liệu đạt tới hạn cấu hình 69 bó nhiên liệu với 16 lần đưa nhiên liệu vào, tương ứng cho số bó nhiên liệu lần nạp 6, 6, 6, 6, 6, 6, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 2, Hình Sự phụ thuộc tỉ số N0i /Ni (i=1, 2, 4) vào số BNL nạp tải cấu hình vùng hoạt tới hạn với 69 BNL [36] 112 Phụ lục Thực nghiệm đo giá trị điều khiển [37] Thực nghiệm đo giá trị điều khiển tự động thực sử dụng phương pháp chu kỳ tiệm cận (asymptotic period method) Phương pháp dựa mối liên hệ độ phản ứng dương để lại sau lần rút phần điều khiển khỏi lò chu kỳ lò Chu kỳ lò T tính từ chu kỳ nhân đơi cơng suất T2 : T = T2 (1) ln Độ phản ứng dương ρ (đơn vị $) đưa vào tính thơng qua phương trình: ρ= βef f l + T i=1 βi + λi T (2) đó, l thời gian sống neutron tức thời, λi βi tương ứng số phân rã tỉ số neutron trễ nhóm thứ i Thực nghiệm đo chu kỳ giá trị điều khiển tự động tiến hành theo bước sau: Vùng hoạt LPƯ đưa tới trạng thái tới hạn với công suất thấp (0,02% công suất danh định) để loại trừ hiệu ứng nhiệt độ, hiệu ứng công suất nhiễm độc xenon cho điều khiển tự động nhúng hoàn toàn vùng hoạt (z1 = 65 cm) Rút AR khỏi vùng hoạt đoạn ∆z1 từ vị trí z1 , số đếm ba detector neutron số 1, 2, ghi lại Từ suy chu kỳ nhân đơi cơng suất T2 , chu kỳ lị tính theo phương trình (1) độ phản ứng dương đưa vào ρ theo phương trình (2) Đưa lị trạng thái tới hạn với công suất 0,02% công suất danh định cách đẩy bù trừ xuống Lặp lại bước - cho vị trí z2 = 65 cm - ∆z1 Lặp lại tiến trình AR rút hồn tồn khỏi vùng hoạt LPƯ 113 ... KHOA HỌC TỰ NHIÊN PHAN THỊ THUỲ GIANG PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH TÍNH TỐN VẬT LÝ VÀ TỐI ƯU HĨA QUẢN LÝ NHIÊN LIỆU VÙNG HOẠT (HEU) CỦA LÒ PHẢN ỨNG HẠT NHÂN ĐÀ LẠT Ngành: Vật lý nguyên tử hạt nhân Mã số... cháy nhiên liệu khả xử lý hệ thống điều khiển Bài toán tối ưu hố quản lý nhiên liệu vùng hoạt (hay cịn gọi tối ưu hoá thay đảo nhiên liệu vùng hoạt) đặt mục tiêu tìm bố trí vùng hoạt tối ưu cho nhiên. .. LPƯHN Đà Lạt 1.4 Quản lý nhiên liệu vùng hoạt Quản lý nhiên liệu vùng hoạt (In-Core fuel management - ICFM) hoạt động liên quan đến định số lượng, vị trí đặc tính bó nhiên liệu đưa vào vùng hoạt lò