中子引發(fā)持續(xù)裂變鏈的概率(簡稱中子引發(fā)概率)是研究超瞬發(fā)臨界時中子裂變鏈隨機(jī)漲落特性的一個重要特征參數(shù),在脈沖堆的運(yùn)行安全和事故預(yù)測、工程應(yīng)用等方面具有重要的應(yīng)用價值;脈沖堆引發(fā)概率實驗可以直接檢驗中子引發(fā)理論及淺超臨界下的中子引發(fā)概率值,也可為驗證隨機(jī)模擬計算程序的算法及參數(shù)提供檢驗數(shù)據(jù)。根據(jù)中子引發(fā)概率輸運(yùn)主方程得到了定態(tài)、淺超瞬發(fā)臨界時中子引發(fā)概率的函數(shù)表達(dá)式,建立了脈沖源引發(fā)概率的理論計算表達(dá)式;根據(jù)中子隨機(jī)漲落平衡主方程得到了點模型中子引發(fā)概率方程,分析了引發(fā)概率與中子數(shù)漲落的內(nèi)在關(guān)系;闡述了脈沖堆在弱源條件下脈沖引發(fā)時間隨機(jī)漲落的理論基礎(chǔ)、以及引發(fā)時間分布的方程表達(dá)式;對二階近似的影響和點模型的適用性進(jìn)行了分析討論。這些理論研究結(jié)論為后續(xù)實驗和點模型模擬奠定了理論和方法基礎(chǔ)。獲得了 CFBR-Ⅱ堆的中子動力學(xué)參數(shù)、緩發(fā)中子參數(shù)、脈沖棒效率曲線、自發(fā)裂變源基模等效強(qiáng)度(454s-1)、以及脈沖實驗的系統(tǒng)定向差和反應(yīng)性不重復(fù)性等數(shù)據(jù);闡述了實驗相關(guān)測試技術(shù)及測量原理,給出了測量的不確定度、方差、時間延遲等數(shù)據(jù)。介紹了點模型的隨機(jī)模擬算法、物理模型和程序流程,并用文獻(xiàn)發(fā)表的球形高濃鈾數(shù)據(jù)、Godiva-Ⅱ和Caliban堆的實驗數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)模擬結(jié)果對模擬程序和參數(shù)進(jìn)行了驗證。利用該模擬程序和Godiva-Ⅱ和Caliban堆各自的基模源強(qiáng)度計算分析表明:Godiva-Ⅱ堆的模擬計算引發(fā)時間均值相比實驗結(jié)果略偏大30%,引發(fā)時間分布基本符合,但Caliban堆的模擬計算引發(fā)時間均值相比實驗結(jié)果偏大近1倍;脈沖引發(fā)前緩發(fā)中子強(qiáng)度會急劇增大,包含內(nèi)源和緩發(fā)中子源得到的平均中子引發(fā)概率與理論結(jié)果是符合的。建立了 CFBR-Ⅱ堆內(nèi)源引發(fā)脈沖實驗的實驗條件,獲得了反應(yīng)性及引發(fā)時間的實驗數(shù)據(jù)結(jié)果;模擬計算進(jìn)一步分析表明:反應(yīng)性斜增近似、反應(yīng)性加入時間的漲落對引發(fā)時間的影響基本可忽略;模擬的引發(fā)時間分布和實驗結(jié)果基本一致,模擬得到的引發(fā)概率均值(2.81 E-4)與理論結(jié)果(2.85E-4)是符合的;根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)源強(qiáng)度變化曲線得到了引發(fā)時間分布表達(dá)式,該時間分布與模擬結(jié)果和實驗結(jié)果是符合的。建立了外脈沖源注入CFBR-Ⅱ堆實驗驗證中子引發(fā)概率的基本原理及驗證方法,建立實驗布局條件,固化了對應(yīng)參數(shù)狀態(tài),完成了預(yù)備實驗、首次驗證實驗和再驗證實驗;分析得到環(huán)境散反射對等效注入源強(qiáng)的貢獻(xiàn)為24.6%,完成了實驗不確定分析;首次驗證實驗和再驗證實驗的引發(fā)概率分別為0.344(1±27.6%)和0.766(1±14.7%),與考慮散反射貢獻(xiàn)后理論結(jié)果(0.334和0.765,不確定度均為16.2%)符合;隨機(jī)模擬結(jié)果與理論計算結(jié)果和實驗結(jié)果也是符合的。實驗結(jié)果直接驗證了 CFBR-Ⅱ堆對應(yīng)狀態(tài)下的中子引發(fā)概率。提出了次臨界外源注入的引發(fā)概率實驗方法、建立了相應(yīng)實驗布局和測試技術(shù)條件、確定了正式實驗的參數(shù)狀態(tài)。完成了 134發(fā)脈沖實驗,獲得了實驗輸入輸出目標(biāo)量的統(tǒng)計數(shù)據(jù),脈沖在反應(yīng)性完全加入前的引發(fā)概率為0.804,測量的階躍功率數(shù)據(jù)表明環(huán)境散反射貢獻(xiàn)使實際注入堆芯的等效中子強(qiáng)度增大23%。模擬計算表明:零時刻反應(yīng)性和反應(yīng)性加入時間的漲落對實驗結(jié)果的影響均小于5%;考慮散反射貢獻(xiàn)后的模擬結(jié)果(0.739)與實驗結(jié)果(0.804)符合較好;結(jié)合模擬得到的緩發(fā)中子強(qiáng)度曲線得到的引發(fā)時間分布曲線和實驗結(jié)果、隨機(jī)模擬結(jié)果基本符合。實驗結(jié)果進(jìn)一步驗證了隨機(jī)模擬程序的核心算法和變反應(yīng)性過程的計算可靠性。
【學(xué)位單位】：中國工程物理研究院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：O571.5
【部分圖文】：

并用標(biāo)準(zhǔn)高濃鈾球模型、設(shè)定的時間間隔參數(shù)和終態(tài)邊界條件計算比較了動態(tài)和??靜態(tài)計算中子引發(fā)概率的差異（圖１），以及一個假想的動態(tài)瞬發(fā)臨界事故場景下（隨時??間改變高濃鈾的同位素豐度）中子存活概率在定態(tài)與動態(tài)計算條件下的差異（圖２）［２５］。??此方法己加入ＰＡＲＴＩＳＮ程序中進(jìn)行了初步測試。??１?＃－??—■?ｉｒ＊？ｉ?６６０＾１???ｉｒ〇ｉ．ｉＲ＞９〇ｎｖ〇？ｖｒ??ＯＪＳ?￣?ｉｒｏ＜＞＇Ｓｂ〇Ｋ＾Ｊ?？ｎ？??

在２００９年１０月，美國輻射安全信息中心主任Ｋｉｒｋ女士在一次國際會議上做了關(guān)??于中子輸運(yùn)程序研宂進(jìn)展的報告，其中指出ＭＣＮＰ程序未來將在五個重要方面開展工??作，其中包括中子引發(fā)概率計算（圖５）。??Ｃｒｉｔｉｃａｌｉｔｙ?Ｅｆｆｏｒｔｓ?：續(xù)Ｒ＆Ｄ?Ｔｏｐｉｃ??＇Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ?Ｇｅｏｍｅｔｒｙ＂?ｔｏｒ?ＨＴＧＲ？?Ｆｕｅｌ??ｋ？ｒｎ？＜?（ｈ？ｐ＜？ｃ＊ｄ?ｒａｎｄｏｍｌｙ?ｌａｔｌｉｃ＊??ｅｌｅｍｅｎｔ?ｅ？ｃｈ?ｌｉｍ？?ｔｈａｔ?ｎｅｕｔｒｏｎ?ｅｎｔｅｒｓ??？?Ｒｅｌａｔｉｖｅ?Ｅｎｔｒｏｐｙ?Ｏｆ?Ｆｉｓｓｉｏｎ??Ｓｏｕｒｃｅ?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ??？?Ｄｏｍｉｎａｎｃｅ?Ｒａｔｉｏ?〇ｕＴ????？?Ｇｏｄｉｖａ?ｃｅｎｔｒａｌ?ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ??？?Ｂｅｔａ－Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ?〇ｕ?，￣＾?２７４１ｅｎｉ??？?Ｓｏｕｒｃｅ?Ｓｈａｐｅ?Ｅｆｆｅｃｔｓ?ｏｎ?廣，￣??Ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎｓ?—…?Ｘ?〔?＾‘辦御廣伽。??？?Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ?ｏｆ?Ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ?ｔ?１?＇２?ｌ?＼?Ｐｅｒｔｉｂ＾ｉ?ｙｊｃ?ｊ?＞？？ｎｐ—＊＊?．??Ｉ６，＃??ｓ?〇〇＊??０Ｍ?ｙ?＾?ｍｊ？ｎｐ??Ｚｚ＂＂?＞?ｄＡｄ．〇Ｎｔｅ＞＃＊ｄＭｆｂａ?ｉｏｎ??〇Ｍ??？?Ｍ?＊．１０?０Ｍ?０Ｊ０?￥?４９?０＊０??Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ?ｄｔｎ？Ｎｙ?ｃｈａｎｇｅ??圖５?ＭＣＮＰ計算功能的擴(kuò)充??在２０１０美國核學(xué)會年會上Ｒｉｓｍｇ介紹了?ＭＣＮＰ計算引發(fā)概率的方法和進(jìn)展

算思路與Ｍｅｒｃｕｒｙ計算思路是一致的，即中子輸運(yùn)過程的真實隨機(jī)模擬加上代中子數(shù)閾??值截斷的判定方法；該方法的驗證采用了一個平板模型，討論了引發(fā)判定閾值高低對計??算結(jié)果的影響，其計算結(jié)果與確定性數(shù)值計算結(jié)果是吻合的（圖６）?Ｗ］。??５??
【參考文獻(xiàn)】

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1 楊俊云;隨機(jī)中子動力學(xué)應(yīng)用[D];中國工程物理研究院;2016年

本文編號：2844508