Publication:
Prediction of a reactivity margin for partial refueling of nuclear reactor using artificial neural networks

Файлы
W3016839777.pdf(450.01 KB)
Дата
2020
Авторы
Nakhabov, A.
Kolesov, V.
Soglaev, P.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт ядерной физики и технологий
Цель ИЯФиТ и стратегия развития - создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области ядерной физики и технологий, радиационного материаловедения, физики элементарных частиц, астрофизики и космофизики.
OrgUnit Logo
Организационная единица
ИАТЭ НИЯУ МИФИ
ИАТЭ НИЯУ МИФИ был образован в 1953 г. как вечернее отделение МИФИ. В 2009 г. ИАТЭ официально получил статус обособленного структурного подразделения НИЯУ «МИФИ», что дало новый мощный импульс для развития образовательной и научной деятельности на основе инновационной составляющей. В соответствии с лицензией Минобрнауки России ИАТЭ ведет образовательную деятельность в рамках очной, очно-заочной и заочной форм обучения. В настоящее время в ИАТЭ НИЯУ МИФИ осуществляется подготовка по очной форме обучения: бакалавриат- 16 направлений, специалитет – 4 направления, магистратура- 12 направлений; по очно-заочной: бакалавриат- 4 направления, специалитет – 1 направление; по заочной: бакалавриат- 3 направления, специалитет- 2 направления; аспирантура – 18 направлений. В структуре ИАТЭ 9 факультетов: физико-энергетический, естественных наук, кибернетики, социально-экономический, медицинский, вечерний, заочного обучения, подготовительный, повышения квалификации и профессиональной переподготовки специалистов. Образовательный процесс обеспечивают 18 общеобразовательных и 22 выпускающие кафедры.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2020 The Authors. Published by Elsevier B.V.For some types of nuclear reactors (especially research ones) partial refueling is a routine operation when fuel rods are reloading during reactor operation to improve its physical characteristics. Reactivity margin or effective neutron multiplication factor are crucial parameters there because they determine nuclear safety of a facility. Thus for a safety reason a value of effective neutron multiplication factor should be calculated before refueling. A common method consists in neutron physical calculations-simple, but with rather high error. From the other side, precise computer modelling based on Monte-Carlo approach can be used, but this way is very time consuming. In this paper the new approach proposed when artificial neural network used to predict a value of effective neutron multiplication factor using information about fuel burnup in the reactor core as a input data. Training dataset is provided through Monte-Carlo modelling. Optimal layout and parameters selection is considered as well. Results obtained are very perspective for using this approach in real practice at nuclear facilities.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Nakhabov, A. Prediction of a reactivity margin for partial refueling of nuclear reactor using artificial neural networks / Nakhabov, A., Kolesov, V., Soglaev, P. // Procedia Computer Science. - 2020. - 169. - P. 310-313. - 10.1016/j.procs.2020.02.188
URI
https://www.doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.188
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85084493939&origin=resultslist
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/21755
Коллекции
Публикации