基于RELAP5的核动力装置故障诊断数据源研究

为解决故障状态下的核动力装置数据源问题,本文建立了核动力装置一、二回路系统的模型,选择秦山一期核电站为对象,利用RELAP5对蒸汽发生器U型管破裂进行计算.通过结果分析可知所建立的模型节点划分是合理的、数据卡编制准确,基于该模型产生的数据可信.将开发的数据与基于神经网络的故障诊断系统联调,诊断测试结果表明数据准确、充分,可以为核动力装置的故障诊断系统的研究提供数据支持.     

燃耗信任制中燃耗计算的敏感性因素研究

在OECD/NEA发布的Phase-IA基准题的基础上,采用SCALE程序包对影响燃耗计算结果的因素进行研究。分析堆芯运行参数以及控制棒和可燃毒物对燃耗计算以及乏燃料系统临界安全的影响,给出各因素保守性结论。     

BP－RBF神经网络在核电厂故障诊断中的应用

本工作将BP（backpropagation）神经网络与RBF（radialbasisfunction）神经网络相混合,并将其应用于核电厂的状态监测与故障诊断系统中,通过对核电厂典型故障的特征分析,建立相应的网络结构。为验证该混合网络的有效性,在核动力装置模拟器上进行了仿真实验研究,并用VisualBasic6.0编写了网络程序。研究结果表明：该混合网络具有良好的诊断准确性、实时性和可扩充性。     

核电设备状态监测与故障诊断系统的研究

故障诊断系统可作为先进核电站仪表控制系统的重要辅助工具。本文介绍1种用于核电设备的状态监测及故障诊断系统,该系统的系统程序用VisualBasic6.0开发,并集数据采集、状态监测、故障诊断于一体,功能完善,操作使用方便。为了验证该系统的有效性,在核动力装置模拟器上进行了仿真实验研究。实验结果表明,系统完全可对核电设备的典型故障进行准确识别。     

PWR核电厂乏燃料贮存临界计算重要核素的选取

信用核素选取是基于燃耗信用制乏燃料贮存临界安全分析的关键一步。通过对不同富集度、燃耗深度及停堆冷却时间下典型PWR燃料组件分析,以核素中子吸收份额大小排序为依据,筛选出对总的中子吸收起主要贡献的核素。结果显示,47个核素即可包络停堆后0~20a内影响乏燃料贮存系统反应性的所有核素中的99%。通过核素敏感性因子分析证明依据中子吸收份额排序选取重要核素的方法是合理的,与基准算例的结果对比证明所筛选出的核素能足够代表影响系统反应性的所有重要核素。     

基于CFNN的核蒸汽发生器水位控制

鉴于常规的PID控制存在控制对象参数变化时控制参数无法改变的不足,从而根据一个核蒸汽发生器(NSG)的简化数学模型,将一种补偿模糊神经网络(CFNN)用于NSG水位的控制。该网络由于引入了补偿神经元,使网络的容错性更好,系统更稳定。同时在神经网络学习算法中动态优化补偿模糊运算,使网络更适应,训练速度更快。仿真表明,该方法在装置负荷变化时比常规的PID控制方法超调量小,收敛速度快。该网络能在线调整参数,动态优化模糊规则,适于在线学习控制。该控制方法对NSG水位智能控制研究具有一定意义。     

轮胎胶应力诱导脱硫及热塑性弹性体的制备

采用提高双螺杆挤出机螺杆转速的高剪切应力诱导方法,研究了螺杆转速、挤出反应温度及螺杆长径比对脱硫轮胎胶共混物凝胶含量、熔体流动速率和溶胶红外吸收光谱的影响。研究了脱硫工艺条件对脱硫轮胎胶/HDPE/EPDM热塑性弹性体力学性能的影响。实验结果表明,挤出机的高剪切应力作用,可诱发轮胎胶粒中交联网络的断链和氧化降解作用,引起脱硫共混物凝胶含量的下降、熔体流动速率的增加和脱硫共混物溶胶分子链中醚键、酯键、过氧酸和磺酸酯基团的明显增加。挤出机螺杆转速越快、挤出反应温度越高或螺杆长径比越大,其所得热塑性弹性体中未脱硫凝胶颗粒尺寸就越小。     

AP1000乏燃料贮存格架临界安全分析

基于SCALE6程序包对西屋公司采用燃耗信任制技术的AP1000核电厂乏燃料贮存格架(SFSRs)临界安全分析过程进行了复现,在此基础上结合AP1000核电厂堆芯反应性控制特性,分析了轴向燃耗分布对系统反应性的影响。结果表明,高燃耗下采用机械补偿(MSHIM)轴向燃耗分布计算得到的系统反应性更保守,同时临界安全分析中需考虑吸收体在组件燃耗过程中对反应性的影响,且不应信任可溶硼。     

使用均匀混合型燃料组件的压水堆钍-铀增殖循环研究

为提升压水堆燃料利用率,设计了一种包含适量²³²Th和²³³U的均匀混合型燃料组件。对该型燃料组件的核特性分析表明,其具备随燃耗增加k_inf下降更缓慢的特性,有利于堆芯获得更长的循环长度。以岭澳核电厂一号机组为例,对包含均匀混合型含钍燃料组件的堆芯进行了分析,结果表明,当前压水堆中采用均匀混合型含钍燃料组件是可行的,并且具备²³⁵U利用率高、堆芯循环长度长的优势。