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Utilisation de sources et d'adjoints DRAGON pour les calculs TRIPOLI

Corentin Camand

Masters thesis (2012)

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Cite this document: Camand, C. (2012). Utilisation de sources et d'adjoints DRAGON pour les calculs TRIPOLI (Masters thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/961/
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Abstract

La simulation numérique est un élément essentiel de la physique des réacteurs nucléaires pour comprendre le comportement des neutrons dans et en dehors d'un réacteur nucléire. Il s'agit de résoudre l'équation de transport des neutrons afin de connaitre le flux neutronique et les interactions des neutrons avec la matière. On utilise des codes de calculs pour la résoudre dans le cadre de problèmes de criticité, ou l'on est en présence de milieux multiplicateurs de neutrons, et de radioprotection. On distingue deux grandes familles de méthodes numériques pour résoudre cette équation. Les méthodes déterministes résolvent directement l'équation de transport en procédant à certaines approximations. Le domaine énergétique est divisé groupes d'énergie, on utilise un maillage spatial pour traiter la géométrie, l'opérateur de transport est parfois dégradé. Ces approximations engendrent une erreur inhérente. Ces méthodes offrent cependant de bonnes performances en terme de temps de calcul. Les méthodes Monte Carlo ou stochastiques simulent un très grand nombre de neutrons et leurs interactions avec la matière en minimisant les approximations. L'énergie peut être traitée de manière continue ou multigroupe. Les grandeurs calculés sont des variables aléatoires, et les résultats obtenus comportent une incertitude statistique. Il faut simuler un très grand nombre de particules pour que le calcul converge et que les résultats soient suffisamment précis. De ce fait, les temps de calculs de ces méthodes peuvent être très longs. Cette étude vise à mettre en place un chainage d'un code déterministe vers un code stochastique. Nous voulons améliorer la convergence des calculs Monte Carlo réalisés avec le code TRIPOLI. Nous désirons utiliser des données calculées par le code déterministe DRAGON afin de les implémenter en entrée du calcul TRIPOLI. Nous allons développer deux méthodes, chacune adaptée pour un type de problème différent. La première méthode a pour principe de calculer dans DRAGON des distributions de sources de neutrons et de les insérer en entrée d'un calcul de criticité réalisé avec TRIPOLI. L'objectif est d'accélérer la convergence des sources de neutrons, et ainsi de sauver les premiers cycles de particules qui ne sont pas significatifs. La deuxième méthode a pour but d'utiliser le flux adjoint généré par DRAGON comme fonction d'importance dans un calcul TRIPOLI de protection. L'objectif est d'améliorer le facteur de qualité de la réponse d'un détecteur placé loin de la source de neutrons. La méthode d'initialisation des sources d'un calcul TRIPOLI en mode criticité par des sources DRAGON a requis la création dans DRAGON d'un module permettant de générer une liste de sources selon la syntaxe d'un jeu de données TRIPOLI, incluant l'intensité de----------Abstract Numerical simulation is an essential part of reactor physics in order to understand the behaviour of neutrons inside and outside nuclear reactors. The objective is to solve the neutron transport equation in order to know the neutron flux and the interactions between neutrons and materials. We use neutronic simulation codes in order to solve this equation for criticallity problem, where we have a neutron multiplying environnement, and shielding problems. There are two different types of numerical simulation techniques. Deterministic methods solve directly the transport equation using some approximations. The energy domain is devided in regions called groups, we use a spatial mesh for the geometry treatment, transport operator may also be simplified. Those approximations invole an inherent error. However these methods provide high computation time performances. Monte Carlo or stochastic methods follow explicitly a large number of neutrons as they travel through materials minimizing approximations. Continuous-energy and multigroup treatment are both available. Quantities calculated are random variables to which are associated statistical error called standard deviations. We have to simulate a very large number of neutrons if we want the calculation to converge and the results to be precise enough. As a matter of fact, computation time of these methods can be excissively large and represent their main weakness. The objective of this study is to set up a chaining method from a deterministic code to a Monte Carlo code, in order to improve the convergence of Monte Carlo calculations performed by the code TRIPOLI. We want to use datas calculated by the deterministic code DRAGON and use them in TRIPOLI. We will develop two methods. The first one will calculate source distribution in DRAGON and implement them in TRIPOLI as initial sources of a criticallity calculation. The objective is to accelerate the convergence of the neutrons sources, and save the first batches that are usually non significant. The second method is to use of the adjoint neutron flux calculated by DRAGON as an importance function for Monte Carlo biaising in TRIPOLI. The objective is to improve the figure of merit of the detector response located far away of the neutron source. The neutron source initialisation of a TRIPOLI calculation required to develop the developpement of a module in DRAGON that generates a list of sources in the TRIPOLI syntaxe, including for each source, its intensity, its position and the energy domain it covers. We tested our method on a complete 1717 PWR-UOX assembly and on a reduced 33 model. We first verified that the DRAGON and TRIPOLI models were consistent in order to ensure that TRIPOLI receives a coherent source distribution. Then we tested the use of DRAGON

Open Access document in PolyPublie
Department: Département de génie physique
Dissertation/thesis director: Guy Marleau and Hadrien Leroyer
Date Deposited: 22 Feb 2013 13:30
Last Modified: 27 Jun 2019 16:49
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/961/

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