論文の概要: Fast Uncertainty Quantification of Spent Nuclear Fuel with Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08391v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 14:23:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 13:17:17.937442
• Title: Fast Uncertainty Quantification of Spent Nuclear Fuel with Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるスペント核燃料の高速不確かさ定量
• Authors: Arnau Alb\`a, Andreas Adelmann, Lucas M\"unster, Dimitri Rochman, Romana Boiger
• Abstract要約: 最先端の物理ベースのモデルは信頼性はあるものの、計算集約的で時間を要する。 本稿では,ニューラルネットワーク(NN)を用いてSNF特性の予測を行うサロゲートモデリング手法を提案する。 NNは、CASMO5格子計算から生成されたデータを用いて訓練される。
• 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 accurate calculation and uncertainty quantification of the characteristics of spent nuclear fuel (SNF) play a crucial role in ensuring the safety, efficiency, and sustainability of nuclear energy production, waste management, and nuclear safeguards. State of the art physics-based models, while reliable, are computationally intensive and time-consuming. This paper presents a surrogate modeling approach using neural networks (NN) to predict a number of SNF characteristics with reduced computational costs compared to physics-based models. An NN is trained using data generated from CASMO5 lattice calculations. The trained NN accurately predicts decay heat and nuclide concentrations of SNF, as a function of key input parameters, such as enrichment, burnup, cooling time between cycles, mean boron concentration and fuel temperature. The model is validated against physics-based decay heat simulations and measurements of different uranium oxide fuel assemblies from two different pressurized water reactors. In addition, the NN is used to perform sensitivity analysis and uncertainty quantification. The results are in very good alignment to CASMO5, while the computational costs (taking into account the costs of generating training samples) are reduced by a factor of 10 or more. Our findings demonstrate the feasibility of using NNs as surrogate models for fast characterization of SNF, providing a promising avenue for improving computational efficiency in assessing nuclear fuel behavior and associated risks.
• Abstract（参考訳）: 使用済み核燃料(SNF)の特性の正確な計算と不確実性の定量化は、核エネルギー生産の安全性、効率、持続可能性、廃棄物管理、原子力安全の確保に重要な役割を果たす。 最先端の物理ベースのモデルは信頼性はあるものの、計算集約的で時間を要する。 本稿では,ニューラルネットワーク(nn)を用いたサーロゲートモデルを用いて,計算コストを低減したsnf特性の予測手法を提案する。 NNは、CASMO5格子計算から生成されたデータを用いて訓練される。 トレーニングNNは、濃縮、バーンアップ、サイクル間の冷却時間、平均ホウ素濃度、燃料温度などの重要な入力パラメータの関数として、SNFの崩壊熱と核種濃度を正確に予測する。 このモデルは、物理ベースの崩壊熱シミュレーションと、2つの異なる加圧水型原子炉の異なる酸化ウラン燃料集合体の測定に対して検証される。 さらに、nnは感度分析と不確実性定量化を行うために用いられる。 結果はCASMO5と非常によく一致しているが、(トレーニングサンプルの生成コストを考慮した)計算コストは10以上削減される。 本研究は, SNFの高速キャラクタリゼーションのためのサロゲートモデルとしてNNを用いる可能性を示し, 核燃料の挙動と関連するリスクを評価する際の計算効率を向上させるための有望な道を提供する。

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