Nuclear fuel management optimization using genetic algorithm
Genetik algoritmalarla nükleer yakıt yöntemi optimizasyonu
- Tez No: 84249
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET TOMBAKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Nükleer Mühendislik, Nuclear Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
IV Özet Kordaki yakıt demetlerinin dizilişi çok farklı olduğu için nükleer yakıt yönetimi optimizasyon problemini klasik optimizasyon teknikleri ile çözmek oldukça güçtür. Genetik Algoritmalar (GA) ise populasyon adı verilen bir grup çözümden yola çıkarak en iyi çözümlerin bulunduğu gruba ulaşmaya çalışır. Bu çalışmada nükleer yakıt yönetimi optimizasyon problemi GA kullanılarak çözülmüştür. RPM bilgisayar programında, yakıt demetlerinin reaktivitesi yanma oranının doğrusal bir fonksiyonu olarak kabul edilmektedir. Fakat, Basınçlı Su Reaktöründe yanabilir zehir kullanıldığında, yakıt demetlerinin reaktivitesi yanma oranının doğru sal olmayan bir fonksiyonudur. Bu nedenle, Peker, RPM bilgisayar programına doğrusal olmayan reaktivite modelini (PLRM)[3] uygulamıştır. Bunun dışında yakıt demetlerinin gücü değiştikçe üretilen Xenon ve Samarium miktarıda değişir. Ayrıca yavaşlatıcı ve yakıt sıcaklıklarıda yakıt demetlerinin gücüne bağlıdır. Bu çalışmada, reaktivite ve diğer parametreler, yakıt demetlerinde üretilen güce bağlı olarak hesaplandı. İlk olarak Xenon'dan ve yakıt demeti sıcaklığından kaynaklı geri beslemeleri PLRM'de hesaba katıldı. Boron konsantrasyonunun her yakıt demetine etkisi farklı dır. Bu nedenle Boron konsantrasyonu iteratif olarak bulundu. Daha sonra AL NI ARAZ Unit II reaktörünün birinci döngüsü PLRM'de modellenerek sonuçlan karşılaştırıldı.
Özet (Çeviri)
Ill Abstract In-core fuel management optimization is a difficult problem for traditional op timization methods. Because the arrangement of fuel assemblies in a reactor core is a discrete problem without direct derivative information. Genetic Algorithms (GA) is based on biological genetics of a group of trial solutions called population. The GAs do not require derivative information. In this study, in-core fuel management optimization problem is solved by using GA. In RPM code, reactivity of each assembly is approximated as a linear func tion of the burn-up. However, when burnable poison is used in the PWRs, either the reactivity of each assembly is a nonlinear function of burn-up or the migration area of each assembly is different from each others. For this reason, Peker updated the RPM and developed Piecewise Linear Reactivity Model (PLRM) [3]. In addition, as the power of each assembly changes, the production of Xenon and Samarium changes. Moreover, fuel and moderator temperatures also depend on the power of the assemblies. Therefore, reactivity and other parameters are coupled with the power produced at each of the assemblies. First, Xenon and power reactvity feed backs are embedded in PLRM, and, Boron concentration of the core is calculated iteratively to elaborate difference in the boron worth of each assembly. Finally, the ALMARAZ Unit II reactor core is modeled using PLRM code and the results of the first cycle is compared with measured data.
Benzer Tezler
- İTÜ TRIGA Mark II araştırma reaktörü için genetik algoritma kullanarak kalp konfigürasyon optimizasyonu
Core configuration optimization for ITU TRIGA Mark II research reactor using genetic algorithm
SEFA SAYIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiNükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE
- Pitch distance optimization in a pressurized water reactor core containing burnable poison in the moderator
Başlık çevirisi yok
YÜCEL ULUKAN
- Kazanların incelenmesi ve kontrol tipleri
Operation principles and control types of sleam generators
M.HÜSEYİN YILDIRIM
- Üretim sistemlerinin maliyet analizi
Generation systems cost analysis
MEHMET KURBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NESRİN TARKAN
