2. 哈尔滨工程大学 核安全与仿真技术国防重点学科实验室,黑龙江 哈尔滨 150001
2. Fundamental Science on Nuclear Safety and Simulation Technology Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
由于蒙特卡罗(Monte Carlo, MC)方法相比于确定性方法(如Boltzmann输运方程的数值解),能更准确地表示几何结构和核数据,例如:确定性方法由于使用数值求解技术,因此需要合理地简化研究对象的几何形状,并且使用多群截面数据来近似连续能量截面数据,而MC方法既可以处理简单的几何和多群截面数据,也可以处理复杂的几何形状和连续的截面数据。因此对于许多研究对象而言,由于其内部结构十分复杂且材料不均匀,MC是一种更好的模拟方法。
MCNP作为核能领域的MC计算程序,发展最为成熟、最具代表性。近年来,国内外学者利用MCNP在反应堆有效增殖因子[1-3]、反应性[4-5]、中子通量和功率分布[3,6-8]以及中子能谱[9-10]计算等方面做了诸多研究。虽然前人利用MCNP模拟反应堆临界做了一系列工作,但是,在建模过程中,多数学者只关心反应堆堆芯部件的几何结构、材料以及数据库选取,没有关注影响模型准确性的其他因素,如不可分辨共振区概率表、自由气体热散射的温度修正以及热中子
本文以某压水反应堆堆芯为研究对象,选取0个有效满功率运行天(0 effective full power operating days,0EFPD)燃耗时刻堆芯热态满功率运行工况进行建模。堆芯组件采用7×7排布方式,组件按控制棒和可燃毒物棒的装载方式不同可分为7类,分别用A、B、C、D、E、F、G表示。每个组件中都留有16根导向管,用于容纳控制棒和可燃毒物棒,每根导向管栅格占据4个燃料棒栅格的位置。A、B、C、D、E为含有控制棒的组件,其中A、B、C为中心棒组,各插入12根控制棒和4根可燃毒物棒,D、E为外围棒组,各插入16根控制棒;F、G为不含控制棒的组件,其中F类组件中插入16根可燃毒物棒,G类组件中插入12根可燃毒物棒。各类组件在堆芯中呈中心对称布置如图1所示。堆芯内部结构均按照实际尺寸进行精细化建模,燃料棒气隙、可燃毒物棒气隙和组件间水隙等微小结构也考虑在内。
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图 1 组件在堆芯中的排布 |
使用MCNP中的lattice(lat)卡、fill卡以及universe(u)卡对燃料组件几何进行分级描述。以E类组件为例,组件结构分三级描述,第一级为组件,第二级为填充组件的栅格,第三级为填充栅格的燃料棒、控制棒以及水。首先,描述燃料棒以及周围的水并分配世界体编号u=2。然后,描述控制棒,由于一个控制棒栅格占据4个燃料棒栅格的位置,而使用lat卡和fill卡进行矩阵式填充时栅格的大小必须一致,所以需要将控制棒栅格划分成4个大小相同的栅格并分别分配世界体编号u=3、u=4、u=5和u=6,每个栅格中都包含有1/4控制棒、1/4导向管以及除控制棒和导向管以外的水。接着,定义参考栅格,并使用lat卡和fill卡将各个世界体填充的栅格按矩阵形式进行重复,其中参考栅格作为矩阵的
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图 2 E类组件径向截面 |
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图 3 反应堆MCNP径向截面 |
堆芯各结构部件的材料为:燃料棒和可燃毒物棒包壳、导向管为Zr-4合金;围板、吊篮为OCr18Ni10Ti;压力容器焊层为奥氏体不锈钢;压力容器、上下管座为508-Ⅲ钢。除堆芯结构材料外,准确描述燃料棒、可燃毒物棒以及控制棒中核素含量对于临界计算至关重要。由于控制棒由天然铪(Hf-nat)组成,因此无需计算核素份额。对于燃料棒以及可燃毒物棒,设计资料只给出0EFPD燃耗时刻堆芯主要同位素235U、238U、10B的含量分别为100300、2 848000和151 g。因此,其他核素含量需要根据给出的核素含量进行推算。
0EFPD燃耗时刻燃料棒中所含的核素有235U、238U和16O,可燃毒物棒中所含核素有10B、11B、12C和Zr-nat,忽略Zr-2合金中的微量元素。现根据设计参数计算燃料棒中以及可燃毒物棒中各同位素质量份额。
堆芯中UO2总含量为
${M_{\rm{f}}}{\rm{ = }}{n_{\rm{a}}}{n_{\rm{f}}}{V_{{\rm{pin}}}}{\rho _{\rm{f}}}$ |
式中:
UO2燃料中235U的富集度为
${\varepsilon _5}{\rm{ = }}\frac{{235{C_5}}}{{235{C_5} + 238(1 - {C_5})}}$ |
式中
UO2燃料中235U的质量份额为
${\omega _5}{\rm{ = }}\frac{{235{C_5}}}{{235{C_5} + 238(1 - {C_5}) + 32}}$ | (1) |
由此可以计算出堆芯中235U的总含量为
${M_5}^\prime {\rm{ = }}{\omega _5}{M_{\rm{f}}}$ |
由于根据堆芯物理参数计算出的235U的总含量与设计资料给出的值之间的相对误差为9.78%,为了保证堆芯235U总量与设计值相符,需要对燃料密度进行如下修正:
${\rho _{\rm{f}}}^\prime = \frac{{{M_5}}}{{{M_5}^\prime }}\rho _{\rm{f}}^{}$ | (2) |
式中:
通过式(2)可以计算出修正后的燃料密度为9.361 1 g/cm3。
UO2燃料中238U的质量份额为
${\omega _8}{\rm{ = }}\frac{{238(1 - {C_5})}}{{235{C_5} + 238(1 - {C_5}) + 32}}$ | (3) |
UO2燃料中16O的质量份额为
${\omega _{16}}{\rm{ = }}\frac{{32}}{{235{C_5} + 238(1 - {C_5}) + 32}}$ | (4) |
根据式(1)、式(3)和式(4)计算出的235U、238U、16O这3种同位素的质量份额分别为0.029 97、0.851 47和0.118 56。
对于可燃毒物,首先计算单位体积可燃毒物中B的含量:
${m_{\rm{B}}}{\rm{ = }}\frac{{{M_{\rm{B}}}}}{{{n_{\rm{p}}}{V_{\rm{p}}}}}$ |
式中:
然后便可以计算出单位体积可燃毒物中10B、11B、12C的含量分别为
${m_{10}}{\rm{ = }}{m_{\rm{B}}}{\varepsilon _{10}}$ |
${m_{11}} = {m_{\rm{B}}}(1 - {\varepsilon _{10}})$ |
${m_{\rm{C}}} = \frac{{{C_{\rm{C}}}{A_{\rm{C}}}}}{{{C_{\rm{B}}}{A_{\rm{B}}}}}{m_{\rm{B}}}$ |
式中:
最后,单位体积可燃毒物中Zr的含量为
${m_{{\rm{Zr}}}} = {\rho _{\rm{p}}} - {m_{\rm{B}}} - {m_{\rm{C}}}$ |
式中
由此便可以计算出可燃毒物中10B、11B、12C、Zr-nat这4种元素的质量份额分别为0.000900、0.003957、0.001509和0.993634。
将上述材料份额分别填写到MCNP中对应栅元的材料卡Mn中完成材料描述。由于MCNP使用的是NJOY处理的ACE格式截面库,NJOY处理的截面库已经包括在截面库评价温度下的弹性、俘获、裂变和其他低阈值吸收截面(小于1 eV)的多普勒展宽,因此为了考虑多普勒效应,本研究在选择堆芯不同构件中相关核素的截面库时,选择评价温度与该构件温度最相近的截面库,对于235U、238U还要考虑截面库是否包含缓发中子截面数据。由于临界计算基本不考虑粒子的抽样问题,因此,设定堆芯及其周围结构的栅元重要性IMP:N=1;设定安全壳以外区域中的栅元重要性IMP:N=0,某个栅元的IMP:N=0表示中子一旦进入该栅元域便被“杀死”,中子历史终止。
1.3 不可分辨共振区概率表在不可分辨的共振区内(例如,ENDF/B-VI中,235U为2.25~25 keV、238U为10~149.03 keV、239Pu为2.5~30 keV),连续能量中子截面显示为能量的平滑函数。这是因为共振峰的距离太近以至于无法分辨,而并不是共振峰的缺失。平滑变化的截面未能考虑能量自屏蔽效应,但它对于谱峰在或接近不可分辨共振区系统可能是重要的。
基于分层抽样技术,MCNP5生成了不可分辨共振区截面的概率表。只要单次碰撞的平均能量损失比共振的平均宽度大得多,也就是说,如果窄共振近似有效,那么从这些概率表中对随机游动截面抽样就是一种有效的物理近似。
从概率表中抽样截面很简单。在每一个入射能量处,都有一个累积概率表,以及与这些概率相对应的近总、弹性、裂变和辐射俘获截面值以及热沉积数。这些数据补充了通常的连续数据。如果概率表关闭(在MCNP5输入文件数据卡中添加PHYS:N J J 1 J卡),则使用平滑截面;但是如果概率表打开(MCNP5默认),并且如果碰撞能量在不可分辨共振区内,则从概率表中抽样截面。
1.4 自由气体热散射模型中子和原子之间的碰撞受到原子热运动的影响,在大多数情况下,碰撞也受到附近其他原子的存在的影响。MCNP采用基于自由气体近似的热散射来解释热运动。由于栅元温度会影响弹性散射截面,而自由气体热散射的默认值为室温,因此,只要栅元处于其他温度,就必须在TMP卡上给出这些值。
MCNP程序在加载截面时,如果数据库中的总截面和弹性截面的温度与模型中TMP卡指定的栅元温度不同,则MCNP将根据TMP卡指定的栅元温度对数据库中的总截面和弹性截面进行热调整。如果不同的栅元有不同的温度,MCNP首先将截面调整到0K下的截面,然后在运输过程中将其再次调整到栅元温度对应的截面。由于反应堆堆芯温度高于室温,调整后的弹性散射截面会增大。本研究在TMP卡上指定堆芯各栅元的平均温度来模拟温度对自由气体热散射模型的影响。
1.5 热中子对于材料卡Mn中指定的核素,可以使用自由气体模型直到低于某一能量,此时若
临界计算最重要的是判断裂变源分布与Keff是否收敛,因此MCNP5对于临界计算要求如下[11-12]:1)对所有可裂变物质进行充分抽样;2)确保在有效循环前获得基本特征值;3)最终的统计标准差应该小于0.001。MCNP5具有检查功能以确保满足前2个要求,如果不满足MCNP5将在输出文件中给出警告信息。
为了对可裂变物质进行充分地抽样,并尽量减少模拟粒子数,本研究在KSRC卡上给出每个燃料组件的中心燃料棒的中心点作为初始源位置。为确保在有效循环前获得基本特征值,本研究在KCODE卡中设置跳过的无效循环次数为100。计算结果显示,相关设置均满足要求。
对于统计标准差,其大小主要由计算量决定。用MCNP5进行临界计算的计算量由KCODE卡中的总循环次数KCT和每次循环的源粒子数NSRCK决定。中心极限定理指出,在某置信水平下,统计标准差与模拟粒子数的平方成反比,因此欲使统计标准差减半,需将模拟粒子数增大为原来的4倍,计算时间也会增大为原来的4倍。本研究综合考虑计算时间与计算精度,选择KCT为500,NSRCK为100 000,计算结果显示标准差约为0.000 1,远小于0.001,可以认为足够精确。
在设置好临界源后,分别模拟不考虑不可分辨共振区概率表、自由气体热散射的温度修正、热中子
本研究中假设考虑所有因素的模型为case1,关闭不可分辨共振区概率表的模型为case2,去掉TMP卡(忽略栅元温度对自由气体热散射模型的影响)的模型为case3,去掉MTn卡的模型为case4。将case2、case3、case4的计算结果分别与case1的计算结果进行比较,分析各因素的影响。
表1给出了case1—case4的Keff计算结果以及case2、case3、case4的Keff计算结果分别与case1的Keff计算结果的相对误差。可以看出:case3和case4的相对误差均大于MCNP5给出的统计误差,而case1的相对误差小于MCNP5给出的统计误差。这表明不可分辨共振区概率表对Keff的计算结果的影响可以忽略,自由气体热散射的温度修正、热中子
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表 1 Keff计算结果 |
计算case1—case4的堆芯归一化能谱,并使用全谱绝对误差积分以及各能区相对误差的二范数说明各因素对能谱的影响程度。case2、case3、case4能谱与case1能谱的绝对误差的全谱积分分别为
表2给出了case1—case4的1/4堆芯各组件归一化相对功率分布计算结果,以及case2、case3、case4的各组件功率分布计算结果分别与case1的各组件功率分布计算结果的相对误差。计算得到case2、case3和case4堆芯功率分布相对误差的二范数和正向无穷范数分别为(0.0294,0.01259)、(0.0313,0.01589)和(0.0410,0.01872),统计误差的二范数为0.004 5。可以看出绝大部分相对误差都大于甚至远大于统计误差,并且相对误差的二范数远大于统计误差的二范数。这表明不可分辨共振区概率表、自由气体热散射的温度修正、热中子
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表 2 1/4堆芯各组件相对功率分布值 |
本文利用MCNP5对某压水反应堆堆芯进行精细的几何描述,并计算了0EFPD燃耗时刻堆芯燃料棒及可燃毒物棒中主要核素的质量份额,完成了材料描述。在此基础上,分别计算不考虑不可分辨共振区概率表、自由气体热散射的温度修正、热中子
1)不可分辨共振区概率表对Keff值计算结果的影响可以忽略,自由气体热散射的温度修正、热中子
2)
3)3个因素对于堆芯功率分布均有较大影响,并且热中子
[1] |
钟兆鹏, 施工, 胡永明. MCNP程序在反应堆临界计算中的应用[J]. 核动力工程, 2003, 24(1): 8-11. DOI:10.3969/j.issn.0258-0926.2003.01.003 (![]() |
[2] |
张晓敏, 张文仲, 骆亿生. MCNP程序在反应堆堆芯建模中的应用[J]. 核电子学与探测技术, 2006, 26(2): 219-221. DOI:10.3969/j.issn.0258-0934.2006.02.025 (![]() |
[3] |
SNOJ L, TRKOV A, JAĆIMOVIĆ R, et al. Analysis of neutron flux distribution for the validation of computational methods for the optimization of research reactor utilization[J]. Applied radiation and isotopes, 2011, 69(1): 136-141. DOI:10.1016/j.apradiso.2010.08.019 (![]() |
[4] |
赵梦云, 杨波, 刘义保, 等. MCNP在计算硼酸质量分数影响反应堆有效增值系数Keff值中的应用
[J]. 能源研究与管理, 2011(4): 23-26. DOI:10.3969/j.issn.1005-7676.2011.04.007 (![]() |
[5] |
MOKHTARI O, MAZROU H. Monte Carlo modeling of the NUR nuclear research reactor[J]. Progress in nuclear energy, 2019, 111: 51-64. DOI:10.1016/j.pnucene.2018.10.010 (![]() |
[6] |
贺克羽. 基于MCNP的微型钠冷快堆堆芯物理设计计算[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2007.
(![]() |
[7] |
陈德锋, 沈明启. 基于MCNP程序的AP1000反应堆中子及光子分布研究[J]. 哈尔滨师范大学(自然科学学报), 2013, 29(3): 66-68. (![]() |
[8] |
GORIČANEC T, ŽEROVNIK G, BARBOT L, et al. Evaluation of neutron flux and fission rate distributions inside the JSI TRIGA Mark II reactor using multiple in-core fission chambers[J]. Annals of nuclear energy, 2018, 111: 407-440. DOI:10.1016/j.anucene.2017.08.017 (![]() |
[9] |
MALKAWI S R, KHUWAILEH B, AL-MOMANI M. Prediction of neutron energy spectrum in a typical MTR type research reactor using Monte Carlo simulations[J]. Annals of nuclear energy, 2013, 56: 17-22. DOI:10.1016/j.anucene.2012.12.025 (![]() |
[10] |
KULAGE Z A, CASTANO C H, USMAN S, et al. characterization of the neutron flux energy spectrum at the Missouri University of Science and Technology Research Reactor (MSTR)[J]. Nuclear engineering and design, 2013, 261: 174-180. DOI:10.1016/j.nucengdes.2013.03.041 (![]() |
[11] |
ROGER B. Criticality calculations with MCNP5: a primer [R/OL]. [2020-07-05]. https://laws.lanl.gov/vhosts/mcnp. lanl.gov/pdf_files/la-ur-09-0380.pdf.
(![]() |
[12] |
X-5 Monte Carlo Team. MCNP-a general Monte Carlo N-particle transport code, version 5, LA-13709-M[R]. X-5 Los Alamos National Laboratory: Monte Carlo Team, 2000.
(![]() |