堆芯功率分布测量不确定性的分析方法、装置和设备

技术领域

本申请涉及反应堆堆芯测量与保护技术领域，特别是涉及一种堆芯功率分布测量不确定性的分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

堆芯内中子通量测量系统一般用于堆芯功率分布测量或根据测量结果进行堆芯保护系统的触发信号，测量结果为根据部分通道的实际测量值结合理论值重构得到。

传统技术中主要采用堆芯计算程序进行敏感性分析，确认各输入不确定性分量对计算结果的扰动量，通过统计的方式给出最终测量系统的不确定性，但是现有技术在计算的过程中使用到的功率参数均为假想的理论参数，这会使得计算中所认为的堆芯真实功率参数与堆芯的实际参数相差较大，最终导致得到的测量不确定性不合理。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高堆芯功率分布测量不确定性分析的准确率和获取速度的堆芯功率分布测量不确定性的分析方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种堆芯功率分布测量不确定性的分析方法，所述方法包括：

基于堆芯的实际运行状态构建模拟运行状态，确定所述堆芯在所述模拟运行状态下的状态参数，并获取表征所述堆芯的网格截面值的群常数；

基于精确计算程序中的材料计算子程序和所述状态参数进行材料成分计算，得到所述堆芯中各燃料棒的材料成分；

基于所述精确计算程序中的功率计算子程序和各所述燃料棒的材料成分进行功率计算，得到所述堆芯的真实功率分布，并获取所述堆芯的探测器反应强度；

基于所述状态参数和所述群常数，确定所述堆芯在所述模拟运行状态时的功率参数，并基于所述探测器反应强度和所述功率参数进行通量图模拟测量，得到所述堆芯的模拟功率分布；

基于所述真实功率分布和所述模拟功率分布之间的差值，确定所述堆芯的功率分布的测量不确定性。

在其中一个实施例中，所述获取表征所述堆芯的网格截面值的群常数，包括：

获取堆芯在模拟运行状态下的组件燃耗和状态参数；

基于所述组件燃耗和所述状态参数，确定所述堆芯的组件及反射层群常数。

在其中一个实施例中，所述基于所述状态参数和所述群常数，确定所述堆芯在所述模拟运行状态时的功率参数，包括：

使用堆芯核设计程序，基于所述状态参数和所述群常数，确定所述堆芯在所述模拟运行状态下的功率参数；

所述确定所述堆芯在模拟运行状态下的功率参数之后，包括：

基于所述功率参数，构建实现所述堆芯的功率分布重构的理论库；

基于所述理论库进行通量图模拟测量，得到所述堆芯的模拟功率分布。

在其中一个实施例中，所述基于精确计算程序中的材料计算子程序和所述状态参数进行材料成分计算，得到所述堆芯中各燃料棒的材料成分，包括：

使用蒙特卡罗程序中的燃耗计算子程序，基于所述状态参数对所述堆芯在所述模拟运行状态时各组件的燃耗进行计算，得到各所述组件的燃耗；

使用所述蒙特卡罗程序中的材料计算子程序，基于各所述组件的燃耗，确定各所述组件中燃料棒的材料成分。

在其中一个实施例中，在其中一个实施例中，所述获取所述堆芯的探测器反应强度包括：

获取探测器的制造误差以及所述探测器的电流算法误差；

基于所述制造误差和所述电流算法误差，对所述探测器的反应强度叠加表征不确定性的数据，得到叠加所述表征不确定性的数据的探测器反应强度。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

构造所述堆芯的多个模拟运行状态及所述堆芯在每一所述模拟运行状态下的状态参数；

获取所述堆芯在每一所述模拟运行状态下的真实功率分布和模拟功率分布之间的功率偏差；

对每一所述模拟运行状态下的功率偏差进行统计分析，得到所述堆芯的功率分布的测量不确定性。

第二方面，本申请提供了一种堆芯功率分布测量不确定性的分析装置，所述装置包括：

状态构建模块，用于基于堆芯的实际运行状态构建模拟运行状态，确定所述堆芯在所述模拟运行状态下的状态参数，并获取表征所述堆芯的网格截面值的群常数；

材料成分计算模块，用于基于精确计算程序中的材料计算子程序和所述状态参数进行材料成分计算，得到所述堆芯中各燃料棒的材料成分；

真实功率分布确定模块，用于基于所述精确计算程序中的功率计算子程序和各所述燃料棒的材料成分进行功率计算，得到所述堆芯的真实功率分布，并获取所述堆芯的探测器反应强度；

模拟功率分布确定模块，用于基于所述状态参数和所述群常数，确定所述堆芯在所述模拟运行状态时的功率参数，并基于所述探测器反应强度和所述功率参数进行通量图模拟测量，得到所述堆芯的模拟功率分布；

测量不确定性确定模块，用于基于所述真实功率分布和所述模拟功率分布之间的差值，确定所述堆芯的功率分布的测量不确定性。

第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

上述堆芯功率分布测量不确定性的分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过根据堆芯的实际运行状态确定堆芯在模拟运行状态，并确定堆芯在模拟运行状态下的状态参数，可以使得构造的堆芯模拟运行状态下的状态参数更加贴合堆芯运行的真实情况，同时也可以使得在缺少大量反应堆堆芯测量试验数据的情况下，通过构造的模拟运行状态和模拟运行状态的状态参数来解决数据缺失的问题；通过先使用材料计算子程序基于状态参数确定燃料棒的材料成分，再使用功率计算子程序基于燃料棒的材料成分确定堆芯的真实功率分布，可以对这两个计算过程进行解耦，避免两个步骤之间的耦合关系对计算的结果和速度造成影响，使得真实功率分布的获取速度和准确性提升，从而使得通过功堆芯的模拟功率分布和真实功率分布确定的堆芯功率分布的测量不确定性的准确率提升。

附图说明

图1为一个实施例中堆芯功率分布测量不确定性的分析方法的应用环境图；

图2为一个实施例中堆芯功率分布测量不确定性的分析方法的流程示意图；

图3为一个实施例中堆芯功率分布测量不确定性的分析装置的结构框图；

图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的堆芯功率分布测量不确定性的分析方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器104根据堆芯实际运行过程中的实际运行状态，构建堆芯的模拟运行状态，并根据堆芯的实际运行状态确定堆芯在模拟运行状态下的状态参数，另外服务器104还获取表征堆芯中网格截面值的群常数。服务器104使用精确计算程序中的材料计算子程序基于堆芯在模拟运行状态下的状态参数进行燃料棒的材料成分计算，从而得到堆芯中各燃料棒的材料成分。服务器104使用精确计算程序中的功率计算子程序基于得到的各燃料棒的材料成分进行功率计算，从而得到堆芯在模拟运行状态下的真实功率分布以及堆芯的探测器反应强度。服务器104基于模拟运行状态的状态参数和堆芯的群常数，计算堆芯在模拟运行状态时的功率参数，并使用功率参数和探测器反应强度进行通量图模拟测量，从而得到堆芯在模拟运行状态下的模拟功率分布。服务器104根据堆芯在模拟运行状态下的真实功率分布和模拟功率分布之间的差值，得到堆芯功率分布的测量不确定性。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、平板电脑等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种堆芯功率分布测量不确定性的分析方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，基于堆芯的实际运行状态构建模拟运行状态，确定堆芯在模拟运行状态下的状态参数，并获取表征堆芯的网格截面值的群常数。

其中，状态参数包括反应堆堆芯各网格处的燃耗值BU(i,j)、燃料温度Tf(i,j)、慢化剂温度Tm(i,j)、慢化剂密度Dm(i,j)、135氙浓度Xe(i,j)、149钐浓度Sm(i,j)以及每一组控制棒的插入位置CR(m)，其中i是堆芯径向上的网格编号i＝1,...,I，j是堆芯轴向上的网格编号，j＝1,...,J，m是堆芯控制棒的数目，m＝1,...,M。

堆芯的实际运行状态指的是堆芯在现实中各种可能的物理状态。堆芯的模拟运行状态是构造出来的，且模拟运行状态的状态参数需要符合实际情况。在构建反应堆堆芯的模拟运行状态时，是基于反应堆堆芯实际运行状态下的组件燃耗及反射层参数所构建的，反射层参数主要包括堆芯硼浓度、燃料温度、慢化剂温度与水密度、控制棒插入状态、燃料深度等。例如，堆芯在模拟状态时各位置的硼浓度应该是近似相等的，且水的密度不会出现巨大的位置分部梯度等。构造模拟运行状态的优势是可以在缺少大量反应堆堆芯测量试验数据的情况下，通过理论计算的方案确认堆芯测量系统在功率分布等方面的测量不确定性。

在进行堆芯的功率分布测量不确定分析之前，还需要确定堆芯的装载方式以及堆芯内探测器类型。由于测量不确定性与堆芯装载有一定的关系，因此确定下来堆芯装载的方式后，即确定了所有分析的基础，后续不再变化，所有的分析均针对装载方式开展，即基于堆芯的装载方式确定堆芯的功率分布测量不确定性的分析方式。其中，堆芯装载方式主要包括OUT-IN(输出-输入)装载、低泄漏装载等。探测器类型主要包括可移动式微型裂变室、固定式自给能探测器、气动式小球等类型。

可选地。服务器根据堆芯实际运行状态过程中的组件燃耗及反射层参数，构建堆芯的模拟运行状态，并使用堆芯扩散程序确定堆芯在模拟运行状态下各网格处的燃耗值、燃料温度、慢化剂温度、慢化剂密度、135氙浓度、149钐浓度以及每一组控制棒的插入位置。服务器还获取表征堆芯的网格截面值的群常数。

步骤204，基于精确计算程序中的材料计算子程序和状态参数进行材料成分计算，得到堆芯中各燃料棒的材料成分。

其中，精确计算程序主要包括蒙特卡罗程序、以及与蒙特卡罗程序偏差可比拟的确定论程序等。

材料计算子程序是精确计算程序中用于计算燃料棒剩余材料中各材料的成分或者比例的程序。燃料棒中的材料在燃烧过程中会出现分裂，例如一个材料分裂成两个材料，那么该材料的数量就会发生变化，因此需要计算各材料的成分。材料成分指的是燃料棒在燃烧过程中剩余的各材料的成分，也可以理解为各材料的数量在剩余材料的数量中所占的比例。

可选地，服务器使用蒙特卡罗程序中的材料计算子程序部分，对堆芯中各燃料棒中剩余材料的成分进行计算，从而得到堆芯中各燃料棒的材料成分。

可选地，服务器使用与蒙特卡罗程序偏差可比拟的确定论程序中的材料计算子程序部分，对堆芯中各燃料棒中剩余材料的成分进行计算，从而得到堆芯中各燃料棒的材料成分。

步骤206，基于精确计算程序中的功率计算子程序和各燃料棒的材料成分进行功率计算，得到堆芯的真实功率分布，并获取堆芯的探测器反应强度。

其中，功率计算子程序是精确计算程序中用于计算堆芯的真实功率分布的值的程序。真实功率分布表征堆芯在模拟运行状态下功率分布的真值。

可选地，服务器使用蒙特卡罗程序中的功率计算子程序部分，对反应堆堆芯在模拟运行状态下的真实功率分布进行计算，从而得到表征堆芯在模拟运行状态下功率分布的真值的真实功率分布，并对堆芯的探测器反应强度进行获取。

可选地，服务器使用与蒙特卡罗程序偏差可比拟的确定论程序中的功率计算子程序部分，对堆芯在模拟运行状态下的真实功率分布进行计算，从而得到表征堆芯在模拟运行状态下功率分布的真值的真实功率分布，并对堆芯的探测器反应强度进行获取。

步骤208，基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态时的功率参数，并基于探测器反应强度和功率参数进行通量图模拟测量，得到堆芯的模拟功率分布。

其中，功率参数主要包括堆芯三维功率分布、功率峰因子、轴向功率偏差等参数因子。模拟功率分布表征堆芯在模拟运行状态下功率分布的测量值。

通量图模拟是通过使用多项式拟合、样条拟合、权重系数等方法，给出与真值较为接近的测量值，即给出与堆芯的真实功率分布测量值较为接近的模拟功率分布测量值。

探测器反应强度指的是堆芯内探测器的活度值，是探测器在堆芯内受中子辐照活化产生的反应强度，与探测器类型相关，但是在探测器规格确定的情况下，仅与堆芯中子通量相关。探测器的反应强度的取值为叠加了探测器制造偏差、探测器电流算法的偏差之后的值，这样可以考虑到现场运行因素相对于理论模拟的偏差，使得计算的结果更加接近于真实的情况。探测器反应强度是在使用蒙特卡罗等精确计算程序计算堆芯的真实功率分布时得到的。探测器反应强度，也为在获取到的初始探测器反应强度的基础上叠加一个表征不确定性的值后，所确定的反应强度。例如，获取到的初始探测器的反应强度为A，但是由于具有探测器制造误差和探测器电流算法的误差，因此需要叠加一个表征不确定性的数据X，从而得到最终的探测器的反应强度A+X。

可选地，服务器根据堆芯在模拟运行状态时的状态参数和表征堆芯的网格截面值的群常数，计算堆芯在模拟运行状态下的堆芯三维功率分布、功率峰因子、轴向功率偏差等功率参数。服务器再基于得到的功率参数和获取到的探测器反应强度，使用多项式拟合、样条拟合、权重系数等方法进行通量图模拟测量，给出与堆芯的真实功率分布测量值较为接近的模拟功率分布测量值。

步骤210，基于真实功率分布和模拟功率分布之间的差值，确定堆芯的功率分布的测量不确定性。

其中，服务器根据堆芯在模拟运行状态下的真实功率分布的和模拟功率分布之间的差值，从而可以确定堆芯功率分布的测量不确定性。差值主要包括真实功率分布和模拟功率分布中焓升因子、热点因子、组件功率分部、轴向功率等参数的差值。

上述堆芯功率分布测量不确定性的分析方法中，通过根据堆芯的实际运行状态确定堆芯在模拟运行状态，并确定堆芯在模拟运行状态下的状态参数，可以使得构造的堆芯模拟运行状态下的状态参数更加贴合堆芯运行的真实情况，同时也可以使得在缺少大量反应堆堆芯测量试验数据的情况下，通过构造的模拟运行状态和模拟运行状态的状态参数来解决数据缺失的问题；通过先使用材料计算子程序基于状态参数确定燃料棒的材料成分，再使用功率计算子程序基于燃料棒的材料成分确定堆芯的真实功率分布，可以对这两个计算过程进行解耦，避免两个步骤之间的耦合关系对计算的结果和速度造成影响，使得真实功率分布的获取速度和准确性提升，从而使得通过功堆芯的模拟功率分布和真实功率分布确定的堆芯功率分布的测量不确定性的准确率提升。

在一个实施例中，获取表征堆芯的网格截面值的群常数，包括：

获取堆芯在模拟运行状态下的组件燃耗和状态参数。

基于组件燃耗和状态参数，确定堆芯的组件及反射层群常数。

其中，组件燃耗指的是燃料组件的燃耗。核电站的燃料是铀，其有效成分是其中的铀-235，含量为3％左右。核燃料被烧结成一个个圆柱状的二氧化铀陶瓷芯块，叠装在用锆合金做成的包壳管中，做成一根根细长的燃料棒，再把这些燃料棒按一定规则组装成一个个燃料组件，就可供核电站使用。燃耗是对反应堆中核燃料消耗的度量。

组件和反射层参数主要包括堆芯硼浓度、燃料温度、慢化剂温度与水密度、控制棒插入状态、燃料深度等参数因子。

组件燃耗、组件以及反射层参数是基于传统两步法“组件输运计算+堆芯扩散计算”堆芯核设计程序中的组件输运计算程序所确定的。组件输运计算程序是在两维组件几何的基础上，利用多群基本核数据，求解多群中子输运方程，从而得到组件内中子通量密度在空间和能量上的分布，即得到组件燃耗和反射层参数。

可选地，服务器使用组件输运程序计算反应堆堆芯在模拟运行状态过程中燃料组件的燃耗、以及反应堆的堆芯硼浓度、燃料温度、慢化剂温度与水密度、控制棒插入状态、燃料深度等参数因子。然后根据得到的组件燃耗和状态参数，计算反应堆堆芯的组件及反射层群常数。

本实施例中，通过使用组件输运程序计算反应堆堆芯在模拟运行状态中的组件燃耗和状态参数，可以提高组件燃耗和状态参数的正确率，从而使得基于组件燃耗和反射层参数所确定的组件及反射层群常数的准确率提高。

在一个实施例中，基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态时的功率参数，包括：

使用堆芯核设计程序，基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态下的功率参数。

基于功率参数，构建实现堆芯的功率分布重构的理论库。

基于理论库进行通量图模拟测量，得到堆芯的模拟功率分布。

其中，堆芯核设计程序是以堆芯几何和等效少群均匀化截面参数为基础，求解少群中子扩散方程，得到全堆芯的少群中子通量分布、功率分布以及堆芯的反应性。在生成理论库时，考虑到核数据的偏差、堆芯设计参数，如功率、控制棒棒位、堆芯入口温度、堆芯燃耗等的偏差等因素，对堆芯核设计程序所使用的理论库叠加了随机的不确定性的数据值，从而可以综合考虑到现场运行因素相对于理论模拟的偏差，使得计算得到结果的更加准确。

功率参数主要包括堆芯三维功率分布、功率峰因子、轴向功率偏差等参数因子。理论库中除了功率参数外，还包括了探测器的截面、理论计算的活度。理论库中所含有的参数均属于通量图模拟测量过程中所使用到的理论计算参数。

可选地，服务器使用堆芯核设计程序，根据反应堆堆芯在模拟运行状态下的状态参数和反应堆堆芯的群常数，计算反应堆堆芯在模拟运行状态下的功率参数。服务器在得到功率参数之后，利用功率参数、探测器的截面以及理论计算的活度生成理论库，并将理论库中的数据作为通量图模拟测量的理论计算参数，进行通量图模拟测量，从而得到反应堆堆芯在模拟运行状态下的模拟功率分布。

本实施例中，通过使用由功率参数构建的理论库进行通量图模拟测量，可以得到准确的堆芯的模拟功率分布，从而提高堆芯的功率分布测量的不确定性的准确率。

在一个实施例中，基于精确计算程序中的材料计算子程序和状态参数进行材料成分计算，得到堆芯中各燃料棒的材料成分，包括：

使用蒙特卡罗程序中的燃耗计算子程序，基于状态参数对堆芯在模拟运行状态时各组件的燃耗进行计算，得到各组件的燃耗。

使用蒙特卡罗程序中的材料计算子程序，基于各组件的燃耗，确定各组件中燃料棒的材料成分。

其中，蒙特卡罗程序也称统计模拟方法，是指使用随机数或者更常见的伪随机数来解决计算问题的方法。蒙特卡罗程序的工作原理是不断抽样和逐渐逼近。例如，在一张黑底图片具有多个白色图形且每个白色图形都是不规则图形，无法通过边长公式等进行面积计算，而蒙特卡罗方法是通过向图上随机打点，然后获取像素点所在的颜色，从而得到白色图形的面积＝白色点数/总点数*图片总面积。蒙特卡罗方法基于解耦的思想可以提升得到组件燃耗、燃料棒的材料成分、以及真实功率分布的速度。

可选地，服务器使用蒙特卡罗程序中关于燃耗计算部分的子程序，对堆芯在模拟运行状态下的状态参数进行燃耗计算，从而得到堆芯在模拟运行状态下各组件的燃耗。服务器在得到堆芯在模拟状态下各组件的燃耗后，再使用蒙特卡罗程序中关于材料计算部分子程序，对得到的各组件的燃耗开展材料成分计算，从而得到堆芯在模拟运行状态下各组件中燃料棒的材料成分。

本实施例中，通过使用蒙特卡罗程序中的不同子程序部分计算各组件的燃耗和燃料棒的材料成分，可以对燃耗计算和材料成分计算两个步骤进行解耦，从而能够提升组件燃耗和燃料棒的材料成分的速度，以实现反应堆堆芯的真实功率分布的获取速度的提升。

在一个实施例中，获取堆芯的探测器反应强度包括：

获取探测器的制造误差以及探测器的电流算法误差。

基于制造误差和电流算法误差，对探测器的反应强度叠加表征不确定性的数据，得到叠加表征不确定性的数据的探测器反应强度。

其中，探测器的制造误差指的是被加工探测器达到的实际几何参数对设计几何参数的偏离值。在生产实际中，影响加工精度的工艺因素是错综复杂的。对于某些加工误差问题，不能仅用单因素分析法来解决，而需要用概率统计方法进行综合分析，找出产生加工误差的原因，加以消除。在制造误差无法消除时，可以通过叠加不确定性来消除制造误差所带来的不良影响。

探测器的反应强度叠加表征不确定性的数据指的是在获取到的初始探测器反应强度的基础上再叠加一个值。例如，获取到的初始探测器的反应强度为A，但是由于具有探测器制造误差和探测器电流算法的误差，因此需要叠加一个表征不确定性的数据X，从而得到最终的探测器的反应强度A+X。又例如，获取到的初始探测器的反应强度为A，但是由于具有探测器制造误差和探测器电流算法的误差，因此需要叠加一个表征不确定性的数据-X，从而得到最终的探测器的反应强度A-X。

可选地，服务器首先获取探测器在制造时出现的制造误差和探测器中电流算法的误差。服务器根据获取到的探测器的制造误差和电流算法误差，对获取到的初始探测器反应强度叠加表征不确定性的数值，从而得到最终用于计算堆芯在模拟运行状态下的真实功率分布的探测器反应强度。

本实施例中，通过在确定探测的反应强度时考虑到探测器的制造误差和探测器的电流算法的误差，能够使得最终确定的探测器的反应强度更加准确，从而提升基于探测器反应强度和功率参数得到的模拟功率分布的准确率。

在一个实施例中，堆芯功率分布测量不确定性的分析方法还包括：

构造堆芯的多个模拟运行状态及堆芯在每一模拟运行状态下的状态参数。

获取堆芯在每一模拟运行状态下的真实功率分布和模拟功率分布之间的功率偏差。

对每一模拟运行状态下的功率偏差进行统计分析，得到堆芯的功率分布的测量不确定性。

其中，统计分析的方法主要包括描述统计、假设检验、信度分析、列联表分析、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析以及双95原则等方法。例如，根据多个模拟运行状态下的偏差结果的分布，按照双95的原则确定最终的功率测量的不确定性。其中，双95原则指的是包络95％的数据点，且具有95％的置信度。

可选地，服务器根据堆芯在运行过程中可能会出现的多种情况，构建表征堆芯每一运行情况的模拟运行状态。服务器根据堆芯在每一模拟运行状态下的真实功率分布和模拟功率分布，得到堆芯在每一模拟运行状态下的功率偏差。服务器使用双95原则对堆芯在每一模拟运行状态下的功率偏差进行应用统计分析，最终得到堆芯功率分布测量的不确定性。

本实施例中，通过构建堆芯的多个模拟运行状态，然后根据堆芯在每一模拟运行状态下的功率偏差的统计分析结果，确定堆芯的功率分布测量的不确定性，可以避免由于单一试验造成的偶然现象的发生，从而使得最终得到的堆芯功率测量的不确定性更加准确，减少误差。

本申请还提供一种应用场景，该应用场景应用上述的堆芯功率分布测量不确定性的分析方法。具体地，该堆芯功率分布测量不确定性的分析方法在该应用场景的应用如下：对于某种反应堆燃料管理，确认反应堆堆芯的装载方式以及堆芯内探测器的类型。根据堆芯的各种可能的物理运行状态，即实际运行状态，使用“组件输运计算+堆芯扩散计算”，开展堆芯在不同模拟运行状态下的组件燃耗和状态参数计算，主要包括堆芯硼浓度、燃料温度、慢化剂温度与水密度、控制棒插入状态、燃料深度等参数。并根据得到的组件燃耗和状态参数，获取堆芯计算所使用的组件以及反射层群常数。根据堆芯的各种实际运行状态，构建堆芯的多个模拟运行状态，并指定堆芯在各模拟运行状态下各网格处的燃耗值BU(i,j)、燃料温度Tf(i,j)、慢化剂温度Tm(i,j)、慢化剂密度Dm(i,j)、135氙浓度Xe(i,j)、149钐浓度Sm(i,j)以及每一组控制棒的插入位置CR(m)，以模拟不同实际运行状态下的堆芯特性。其中i是堆芯径向上的网格编号i＝1,...,I，j是堆芯轴向上的网格编号，j＝1,...,J，m是堆芯控制棒的数目，m＝1,...,M。使用堆芯核设计程序中的堆芯扩散程序，根据堆芯在各模拟状态下的状态参数和堆芯的群常数开展堆芯计算，得到堆芯在各模拟状态下的堆芯三维功率分布、功率峰因子、轴向功率偏差等的功率参数。根据得到的堆芯在各模拟状态下的功率参数和探测器的截面、理论计算的活度等生成实现堆内功率分布重构所需的理论库。使用蒙特卡罗程序中的材料成分计算子程序对堆芯的各种模拟运行状态进行组件燃耗计算，从而得到燃耗过程中各燃料棒的材料成分。使用蒙特卡罗程序中的功率计算子程序基于各燃料棒的材料成分，计算得到堆芯在各模拟状态下的真实功率分布和堆芯内探测器的反应强度。使用通量图处理程序，利用生成的理论库和探测器的反应强度数据，进行通量图模拟测量，得到与真实功率分布较为接近的模拟功率分布。统计各种模拟运行状态下模拟功率分布和真实功率分布中各项参数的偏差，应用统计方法，最终获得堆芯功率分布测量的不确定性。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的堆芯功率分布测量不确定性的分析方法的堆芯功率分布测量不确定性的分析装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个堆芯功率分布测量不确定性的分析装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于堆芯功率分布测量不确定性的分析方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图3所示，提供了一种堆芯功率分布测量不确定性的分析装置，包括：

状态构建模块302，用于基于堆芯的实际运行状态构建模拟运行状态，确定堆芯在模拟运行状态下的状态参数，并获取表征堆芯的网格截面值的群常数。

材料成分计算模块304，用于基于精确计算程序中的材料计算子程序和状态参数进行材料成分计算，得到堆芯中各燃料棒的材料成分。

真实功率分布确定模块306，用于基于精确计算程序中的功率计算子程序和各燃料棒的材料成分进行功率计算，得到堆芯的真实功率分布，并获取堆芯的探测器反应强度。

模拟功率分布确定模块308，用于基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态时的功率参数，并基于探测器反应强度和功率参数进行通量图模拟测量，得到堆芯的模拟功率分布。

测量不确定性确定模块310，用于基于真实功率分布和模拟功率分布之间的差值，确定堆芯的功率分布的测量不确定性。

在一个实施例中，状态构建模块包括：

参数获取单元，用于获取堆芯在模拟运行状态下的组件燃耗和状态参数。

群常数确定单元，用于基于组件燃耗和状态参数，确定堆芯的组件及反射层群常数。

在一个实施例中，模拟功率分布确定模块包括：

功率参数确定单元，用于使用堆芯核设计程序，基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态下的功率参数。

单理论库生成单元，用于基于功率参数，构建实现堆芯的功率分布重构的理论库。

第一模拟功率分布确定单元，用于基于理论库进行通量图模拟测量，得到堆芯的模拟功率分布。

在一个实施例中，材料成分计算模块包括：

燃耗计算单元，用于使用蒙特卡罗程序中的燃耗计算子程序，基于状态参数对堆芯在模拟运行状态时各组件的燃耗进行计算，得到各组件的燃耗。

材料成分计算单元，用于使用蒙特卡罗程序中的材料计算子程序，基于各组件的燃耗，确定各组件中燃料棒的材料成分。

在一个实施例中，反应强度获取单元包括：

误差获取子单元，用于获取探测器的制造误差以及探测器的电流算法误差。

反应强度获取子单元，用于基于制造误差和电流算法误差，对探测器的反应强度叠加表征不确定性的数据，得到叠加表征不确定性的数据的探测器反应强度。

在一个实施例中，堆芯功率分布测量不确定性的分析装置还包括：

状态参数确定单元，用于构造堆芯的多个模拟运行状态及堆芯在每一模拟运行状态下的状态参数。

功率偏差确定单元，用于获取堆芯在每一模拟运行状态下的真实功率分布和模拟功率分布之间的功率偏差。

测量不确定性确定单元，用于对每一模拟运行状态下的功率偏差进行统计分析，得到堆芯的功率分布的测量不确定性。

上述堆芯功率分布测量不确定性的分析装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储堆芯的实际运行状态、堆芯的模拟运行状态、堆芯在模拟运行状态下的状态参数、表征堆芯的网格截面值的群常数、堆芯在模拟运行状态时的功率参数、堆芯的模拟功率分布、精确计算程序、各燃料棒的材料成分、堆芯的真实功率分布、堆芯的功率分布的测量不确定性、堆芯在实际运行状态下的组件燃耗和反射层参数、理论库、蒙特卡罗程序、堆芯在模拟运行状态时的探测器反应强度、探测器的制造误差以及探测器的电流算法误差数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种堆芯功率分布测量不确定性的分析方法。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

基于堆芯的实际运行状态构建模拟运行状态，确定堆芯在模拟运行状态下的状态参数，并获取表征堆芯的网格截面值的群常数；基于精确计算程序中的材料计算子程序和状态参数进行材料成分计算，得到堆芯中各燃料棒的材料成分；基于精确计算程序中的功率计算子程序和各燃料棒的材料成分进行功率计算，得到堆芯的真实功率分布，并获取堆芯的探测器反应强度；基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态时的功率参数，并基于探测器反应强度和功率参数进行通量图模拟测量，得到堆芯的模拟功率分布；基于真实功率分布和模拟功率分布之间的差值，确定堆芯的功率分布的测量不确定性。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取堆芯在模拟运行状态下的组件燃耗和状态参数；基于组件燃耗和状态参数，确定堆芯的组件及反射层群常数。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

使用堆芯核设计程序，基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态下的功率参数；基于功率参数，构建实现堆芯的功率分布重构的理论库；基于理论库进行通量图模拟测量，得到堆芯的模拟功率分布。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

使用蒙特卡罗程序中的燃耗计算子程序，基于状态参数对堆芯在模拟运行状态时各组件的燃耗进行计算，得到各组件的燃耗；使用蒙特卡罗程序中的材料计算子程序，基于各组件的燃耗，确定各组件中燃料棒的材料成分。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取探测器的制造误差以及探测器的电流算法误差；基于制造误差和电流算法误差，对探测器的反应强度叠加表征不确定性的数据，得到叠加表征不确定性的数据的探测器反应强度。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

构造堆芯的多个模拟运行状态及堆芯在每一模拟运行状态下的状态参数；获取堆芯在每一模拟运行状态下的真实功率分布和模拟功率分布之间的功率偏差；对每一模拟运行状态下的功率偏差进行统计分析，得到堆芯的功率分布的测量不确定性。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

基于堆芯的实际运行状态构建模拟运行状态，确定堆芯在模拟运行状态下的状态参数，并获取表征堆芯的网格截面值的群常数；基于精确计算程序中的材料计算子程序和状态参数进行材料成分计算，得到堆芯中各燃料棒的材料成分；基于精确计算程序中的功率计算子程序和各燃料棒的材料成分进行功率计算，得到堆芯的真实功率分布，并获取堆芯的探测器反应强度；基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态时的功率参数，并基于探测器反应强度和功率参数进行通量图模拟测量，得到堆芯的模拟功率分布；基于真实功率分布和模拟功率分布之间的差值，确定堆芯的功率分布的测量不确定性。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取堆芯在模拟运行状态下的组件燃耗和状态参数；基于组件燃耗和状态参数，确定堆芯的组件以及反射层群常数。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

使用堆芯核设计程序，基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态下的功率参数；基于功率参数，构建实现堆芯的功率分布重构的理论库；基于理论库进行通量图模拟测量，得到堆芯的模拟功率分布。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

使用蒙特卡罗程序中的燃耗计算子程序，基于状态参数对堆芯在模拟运行状态时各组件的燃耗进行计算，得到各组件的燃耗；使用蒙特卡罗程序中的材料计算子程序，基于各组件的燃耗，确定各组件中燃料棒的材料成分。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取探测器的制造误差以及探测器的电流算法误差；基于制造误差和电流算法误差，对探测器的反应强度叠加表征不确定性的数据，得到叠加表征不确定性的数据的探测器反应强度。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

构造堆芯的多个模拟运行状态及堆芯在每一模拟运行状态下的状态参数；获取堆芯在每一模拟运行状态下的真实功率分布和模拟功率分布之间的功率偏差；对每一模拟运行状态下的功率偏差进行统计分析，得到堆芯的功率分布的测量不确定性。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

基于堆芯的实际运行状态构建模拟运行状态，确定堆芯在模拟运行状态下的状态参数，并获取表征堆芯的网格截面值的群常数；基于精确计算程序中的材料计算子程序和状态参数进行材料成分计算，得到堆芯中各燃料棒的材料成分；基于精确计算程序中的功率计算子程序和各燃料棒的材料成分进行功率计算，得到堆芯的真实功率分布，并获取堆芯的探测器反应强度；基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态时的功率参数，并基于探测器反应强度和功率参数进行通量图模拟测量，得到堆芯的模拟功率分布；基于真实功率分布和模拟功率分布之间的差值，确定堆芯的功率分布的测量不确定性。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取堆芯在模拟运行状态下的组件燃耗和状态参数；基于组件燃耗和状态参数，确定堆芯的组件以及反射层群常数。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

使用堆芯核设计程序，基于状态参数和群常数，确定堆芯在模拟运行状态下的功率参数；基于功率参数，构建实现堆芯的功率分布重构的理论库；基于理论库进行通量图模拟测量，得到堆芯的模拟功率分布。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

使用蒙特卡罗程序中的燃耗计算子程序，基于状态参数对堆芯在模拟运行状态时各组件的燃耗进行计算，得到各组件的燃耗；使用蒙特卡罗程序中的材料计算子程序，基于各组件的燃耗，确定各组件中燃料棒的材料成分。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取探测器的制造误差以及探测器的电流算法误差；基于制造误差和电流算法误差，对探测器的反应强度叠加表征不确定性的数据，得到叠加表征不确定性的数据的探测器反应强度。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

构造堆芯的多个模拟运行状态及堆芯在每一模拟运行状态下的状态参数；获取堆芯在每一模拟运行状态下的真实功率分布和模拟功率分布之间的功率偏差；对每一模拟运行状态下的功率偏差进行统计分析，得到堆芯的功率分布的测量不确定性。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。