【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于核電，特別涉及一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法。
技術介紹
1、近年來，隨著計算機性能和模型精度的顯著提升，采用計算流體力學(cfd)進行熱工分析和精細化的三維中子輸運物理程序進行物理分析，并將它們耦合起來，已成為現代核設計與驗證工作的重要組成部分。
2、目前，采用picard(或不動點)迭代方法進行耦合計算，依次求解單個物理場。雖然該方法相對簡單，且能夠有效利用現有程序對各獨立物理場進行精確求解，但存在以下兩個問題：
3、1.收斂速度較慢。特別是在功率分布畸變的工況下，如彈棒事故，迭代過程中可能出現振蕩現象，甚至導致不收斂，嚴重影響計算效率。
4、2.使用傳統的數值計算方法直接預測溫度場容易產生非數值解，尤其是在僅使用少量前置的物理-熱工耦合計算結果時。此時，樣本溫度場數據與最終收斂溫度場數據的溫度數值和分布趨勢可能存在較大差異，可能提供錯誤的溫度場信息，導致耦合計算結果出現錯誤。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，解決了快速、穩定的精細化熱工數據獲取的技術問題。
2、為實現上述目的，本專利技術采用以下技術方案：
3、一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，包括如下步驟：
4、步驟1：建立數據獲取模塊，數據獲取模塊獲取核反應堆的堆芯數據并存儲至數據庫中；
5、步驟2：建立模型構建模塊，模型構建模塊
6、物理計算得到堆芯中子通量和堆芯功率分布，熱工計算得到冷卻劑和燃料棒溫度；
7、在物理模型和高保真cfd模型之間建立接口，用于這兩個模型之間的溫度數據和功率數據的傳遞，并設定這兩個模型之間的耦合控制程序，包括控制物理模型向高保真cfd模型傳遞功率分布，控制高保真cfd模型向物理模型傳遞溫度數據；
8、根據核反應堆的復雜程度，進行數次耦合計算，不計算至收斂，保留高保真cfd模型的計算數據和物理模型計算得到的功率分布，得到高保真流場數據集；
9、步驟3：建立簡化cfd模塊，簡化cfd模塊通過對高保真cfd模型的網絡進行粗糙化得到低保真cfd模型，使用低保真cfd模型根據功率分布，在相同的邊界條件下進行計算，得到低保真流場數據集；
10、步驟4：建立流場數據處理模塊，流場數據處理模塊使用高保真度自編碼器、低保真度自編碼器和bp神經網絡模型對高保真流場數據集和低保真流場數據集進行降維和映射，建立多保真流場數據重構模型mfm；
11、利用高保真流場數據集和低保真流場數據集對多保真流場數據重構模型mfm進行訓練；
12、步驟5：建立多保真耦合計算模塊，多保真耦合計算模塊將低保真cfd模型和多保真流場數據重構模型mfm嵌入到耦合計算流程中，進而替代高保真cfd模型計算流場數據，包括在耦合計算過程中，將功率分布傳遞給低保真cfd模型，計算低保真流場數據，使用多保真流場數據重構模型mfm處理低保真流場數據，從而得到高保真流場數據的預測數據；
13、步驟6：回代計算模塊將預測數據回代至高保真cfd模型中，同時根據功率分布計算溫度場數據；
14、步驟7：迭代模塊通過根據步驟2的方法，利用耦合控制程序將溫度場數據傳遞給物理模型，進行新一輪的耦合計算；
15、重復步驟5和步驟6的過程，直至耦合計算達到收斂。
16、優選的，在執行步驟2時，所述堆芯數據包括堆芯結構、燃料棒物性參數、冷卻劑溫度和燃料棒溫度；
17、物理模型為精細化三維中子輸運物理模型；
18、物理計算包括根據堆芯結構、燃料棒物性參數、冷卻劑溫度和燃料棒溫度，計算堆芯中子通量和功率分布；
19、熱工計算包括根據堆芯結構、流場邊界條件和功率分布計算冷卻劑溫度和燃料棒溫度。
20、優選的，在執行步驟2時，在耦合過程中，具體包括如下步驟：
21、步驟2-1：高保真cfd模型根據物理模型的網格位置，對覆蓋在物理網格上的cfd計算網格的溫度數據進行積分平均，得到平均值；
22、步驟2-2：高保真cfd模型將平均值通過接口傳遞至物理模型對應的網格；
23、步驟2-3：物理模型將各個網格的功率數據通過接口傳遞至高保真cfd模型對應的網格。
24、優選的，在執行步驟3時，粗糙化程度根據計算精度和成本確定。
25、優選的，在執行步驟4時，具體包括如下步驟：
26、步驟4-1：分別建立高保真度自編碼器和低保真度自編碼器。并分別對步驟2得到的高保真流場數據集和步驟3得到的低保真流場數據集進行降維；
27、步驟4-2：建立bp神經網絡模型對降維后的高保真度流場數據和低保真度流場數據進行映射；
28、步驟4-3：將高保真度自編碼器、低保真度自編碼器和bp神經網絡模型組合為多保真流場數據重構模型mfm，多保真流場數據重構模型mfm的輸入為低保真流場數據、輸出為高保真流場數據的預測數據；
29、步驟4-4：利用高保真流場數據集和低保真流場數據集對多保真流場數據重構模型mfm進行訓練。
30、優選的，在執行步驟6時，具體包括將預測數據回代至高保真cfd模型的能量方程中，利用能量方程和功率分布，計算溫度場數據。
31、本專利技術所述的一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，解決了快速、穩定的精細化熱工數據獲取的技術問題，通過對低保真cfd模型的計算結果進行重構，獲得高保真流場數據，從而避免了重復的高保真cfd模型計算，降低了計算成本，采用高保真能量方程重構溫度場，減少了非物理解出現的可能性，提高了模擬結果的準確性，采用預測受功率變化較小的流速場的方式，提高了數據重構的可靠性，增強了耦合計算的穩定性。
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1.一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，其特征在于：在執行步驟2時，所述堆芯數據包括堆芯結構、燃料棒物性參數、冷卻劑溫度和燃料棒溫度；
3.如權利要求1所述的一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，其特征在于：在執行步驟2時，在耦合過程中，具體包括如下步驟：
4.如權利要求1所述的一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，其特征在于：在執行步驟3時，粗糙化程度根據計算精度和成本確定。
5.如權利要求1所述的一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，其特征在于：在執行步驟4時，具體包括如下步驟：
6.如權利要求1所述的一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，其特征在于：在執行步驟6時，具體包括將預測數據回代至高保真CFD模型的能量方程中，利用能量方程和功率分布，計算溫度場數據。
【技術特征摘要】
1.一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，其特征在于：在執行步驟2時，所述堆芯數據包括堆芯結構、燃料棒物性參數、冷卻劑溫度和燃料棒溫度；
3.如權利要求1所述的一種基于數據驅動的精細化堆芯物理-熱工耦合計算方法，其特征在于：在執行步驟2時，在耦合過程中，具體包括如下步驟：
4.如權利要求1所述的一種基...
【專利技術屬性】
技術研發人員：康慧倫，鄧明星，王蘊楠，王亮，田昊偉，
申請(專利權)人：華東交通大學，
類型：發明
國別省市：
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