論文の概要: Empirical Models for Multidimensional Regression of Fission Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14645v1
• Date: Sun, 30 May 2021 22:53:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 16:52:43.066449
• Title: Empirical Models for Multidimensional Regression of Fission Systems
• Title（参考訳）: フィッションシステムの多次元回帰に関する経験モデル
• Authors: Akshay J. Dave (1), Jiankai Yu (1), Jarod Wilson (1), Bren Phillips (1), Kaichao Sun (1), Benoit Forget (1) ((1) Massachusetts Institute of Technology)
• Abstract要約: 我々は、中性子輸送の多次元回帰のための経験的モデルを開発するためのガイドラインを開発する。 精度と精度を評価すると、SVRがANNに追随し、最高の性能を発揮することが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of next-generation autonomous control of fission systems, such as nuclear power plants, will require leveraging advancements in machine learning. For fission systems, accurate prediction of nuclear transport is important to quantify the safety margin and optimize performance. The state-of-the-art approach to this problem is costly Monte Carlo (MC) simulations to approximate solutions of the neutron transport equation. Such an approach is feasible for offline calculations e.g., for design or licensing, but is precluded from use as a model-based controller. In this work, we explore the use of Artificial Neural Networks (ANN), Gradient Boosting Regression (GBR), Gaussian Process Regression (GPR) and Support Vector Regression (SVR) to generate empirical models. The empirical model can then be deployed, e.g., in a model predictive controller. Two fission systems are explored: the subcritical MIT Graphite Exponential Pile (MGEP), and the critical MIT Research Reactor (MITR). Findings from this work establish guidelines for developing empirical models for multidimensional regression of neutron transport. An assessment of the accuracy and precision finds that the SVR, followed closely by ANN, performs the best. For both MGEP and MITR, the optimized SVR model exhibited a domain-averaged, test, mean absolute percentage error of 0.17 %. A spatial distribution of performance metrics indicates that physical regions of poor performance coincide with locations of largest neutron flux perturbation -- this outcome is mitigated by ANN and SVR. Even at local maxima, ANN and SVR bias is within experimental uncertainty bounds. A comparison of the performance vs. training dataset size found that SVR is more data-efficient than ANN. Both ANN and SVR achieve a greater than 7 order reduction in evaluation time vs. a MC simulation.
• Abstract（参考訳）: 原子力発電所などの核分裂システムの次世代自律制御の開発には、機械学習の進歩の活用が必要である。 核分裂系では、核輸送の正確な予測は安全マージンを定量化し、性能を最適化するために重要である。 この問題に対する最先端のアプローチは、中性子輸送方程式の解を近似するモンテカルロ(MC)シミュレーションである。 このようなアプローチは、設計やライセンスなど、オフラインで計算できるが、モデルベースのコントローラとしての使用は禁止されている。 本研究では、ニューラルネットワーク(ANN)、グラディエントブースティング回帰(GBR)、ガウスプロセス回帰(GPR)、サポートベクトル回帰(SVR)を用いて経験的モデルを生成する。 経験的モデルは、例えばモデル予測コントローラにデプロイすることができる。 サブクリティカルなMIT Graphite Exponential Pile (MGEP) と、重要なMIT Research Reactor (MITR) の2つのフィッションシステムが探索されている。 この研究から得られた発見は、中性子輸送の多次元回帰のための経験的モデルを開発するためのガイドラインを確立する。 精度と精度を評価すると、SVRがANNに追随し、最高の性能を発揮することが分かる。 MGEPとMITRの両方で、最適化されたSVRモデルは、平均的な、平均的な絶対的なパーセンテージエラー0.17%を示した。 性能測定値の空間分布は、低性能の物理領域が最大の中性子フラックス摂動位置と一致することを示しており、この結果はANNとSVRによって緩和される。 局所的な最大でも、ANNとSVRバイアスは実験的な不確実性境界内にある。 パフォーマンスとトレーニングデータセットのサイズを比較すると、SVRはANNよりもデータ効率が高いことがわかった。 ANNとSVRは、MCシミュレーションと比較して評価時間の7桁以上削減できる。

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