Авторы
Пасько Д.В., Смольников Н.В., Аникин М.Н., Наймушин А.Г., Лебедев И.И., Ушаков И.А.
Организация
Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Томск, Россия
Пасько Д.В. – магистрант инженерной школы ядерных технологий. Контакты: 634050, Россия, Томск, пр. Ленина, д. 30. Тел.: (923) 412-75-58; e-mail:
Смольников Н.В. – аспирант инженерной школы ядерных технологий.
Наймушин А.Г. – доцент инженерной школы ядерных технологий, кандидат физико-математических наук.
Аникин М.Н. – ассистент инженерной школы ядерных технологий, кандидат технических наук.
Лебедев И.И. – ассистент инженерной школы ядерных технологий.
Ушаков И.А. – старший преподаватель инженерной школы ядерных технологий.
Аннотация
Равномерность распределения энерговыделения в активной зоне ядерной установки определяет экономическую эффективность использования топлива и ресурсную надежность конструкционных элементов реактора. Одним из подходов к профилированию энерговыделения в активной зоне является использование оптимальной топливной загрузки, исключающей формирование участков с высокой неравномерностью излучения.
Однако для исследовательских ядерных реакторов, эксплуатирующихся в режиме частичных перегрузок, использование типового регламента профилирования не представляется возможным. После каждой топливной кампании требуется проведение длительных вычислительных мероприятий с целью разработки индивидуальной программы профилирования энерговыделения.
Настоящая работа посвящена разработке эвристического алгоритма оптимизации, направленного на поиск оптимальной картограммы топливной загрузки реактора ИРТ-Т. Предложенный подход основан на генетическом алгоритме эволюции, использующем операции мутации, скрещивания и отбора для анализа и оценки генерируемых решений. Генетический алгоритм классифицируется как алгоритм направленного случайного поиска, что позволяет исключать заведомо не подходящие решения.
Генетический алгоритм был адаптирован под задачу профилирования энерговыделения за счет разработки уникальных методов скрещивания, мутации и функции приспособленности, учитывающей запас реактивности реактора, энерговыделение в наиболее напряженной ячейке и симметричность отдельных участков активной зоны.
В работе показано, что разработанный алгоритм применим для любых комбинаций топлива в активной зоне и позволяет находить оптимальные топливные загрузки, затрачивая в среднем 3–6 минут процессорного времени. Среднее количество комбинаций топливных сборок, анализируемых за время работы алгоритма, составляет более 25000.
Ключевые слова
неравномерность распределения энерговыделения, топливная загрузка, активная зона, машинное обучение, эвристический поиск, вычислительный интеллект, генетический алгоритм, исследовательский реактор ИРТ-Т, MCU-PTR
УДК 621.039.52
Вопросы атомной науки и техники. Cерия: Ядерно-реакторные константы, 2025, № 2, c. 17–28