反应堆智能自动启堆及监测技术研究

作     者：胡冀锋 

作者单位：哈尔滨工程大学 

学位级别：硕士

导师姓名：成守宇

授予年度：2023年

学科分类：08[工学] 082701[工学-核能科学与工程] 0827[工学-核科学与技术] 

主      题：自动启堆 堆芯功率监测 深度双Q网络 本征正交分解 极限学习机 

摘      要：目前反应堆的启堆过程主要由操纵人员手动完成,与满功率运行相比,启堆过程涉及系统众多,步骤复杂且耗时很长,因此容易产生人因事故,进而威胁反应堆的安全。此外,堆芯功率分布在启堆阶段会发生剧烈变化,需要持续监测该过程的堆芯功率分布。然而,现役运行的大部分反应堆,其固定在堆内中子探测器均无法提供连续的中子信号。堆芯一体化布置的小型模块化反应堆,其内部无法布置过多的中子探测器。堆外中子探测器就成了大部分反应堆的唯一实测中子探头。因此,研究反应堆智能自动启堆方法与堆芯功率分布在线监测方法具有重要意义。对于反应堆自动启堆方法的研究普遍是基于顺序控制的,顺序控制技术在启堆阶段会有所不足,因为反应堆是复杂的非线性系统,想要将启堆过程中如此多的操作任务转化为准确的顺序逻辑是很困难的。在利用堆外探测器的堆芯功率分布监测方法的研究上,过去的研究过于依赖中子输运计算的准确性,或者仅仅考虑堆内各个物理节块与堆外探测器之间简单的线性与非线性关系,未考虑空间上各个物理节块之间的关系。基于此,本文参考手动启堆的操作策略,将人工智能算法应用于反应堆自动启堆领域,基于优先级经验回放深度双Q网络(DDQN)框架开发了一种智能自动启堆控制算法,使用UDP协议搭建反应堆仿真机与智能自动启堆算法的在线数据交互平台,通过在线数据交互的方式训练智能自动启堆算法。考虑到堆外探测器的数量过少,本文研究提出了一种本征正交分解-极限学习机(POD-ELM)的堆芯功率分布在线监测方法。使用POD对堆芯功率分布模型进行降阶处理,然后利用ELM拟合堆外探测器与POD正交基系数的关系,获得新的POD正交基系数,进而实现堆芯功率分布的在线监测。仿真结果表明,DDQN智能自动启堆算法能实现反应堆的智能自动启堆,将所有安全参数均控制在启堆规程规定的范围内。对比传统自动启堆方法,DDQN智能自动启堆算法能根据堆芯的状态选择合理的动作,不需要将操作任务完全转换为准确的顺序逻辑。在功率分布在线监测方面,POD-ELM法取得了良好的效果。与传统的堆芯功率在线监测方法相比,POD-ELM法不用过于依赖中子输运计算的求解精度,是一种良好的功率分布在线监测方法。本文的研究对于提升反应堆启堆阶段的自动化水平、提高启堆阶段的安全性和效率具有一定参考价值。