摘要：乏燃料中长寿命锕系元素对环境造成长期潜在危害,本文研究球床高温气冷堆不同燃料循环中超铀元素的产生和焚烧特性。在250MW球床模块式高温气冷堆示范电站HTR-PM铀钚循环的乏燃料中提取铀和钚作为核燃料,设计了PuO2和MOX燃料元件,将新设计的燃料元件重新装入与HTR-PM相同结构和尺寸的堆芯,分别形成纯钚燃料循环和MOX燃料循环。采用高温气冷堆物理设计程序VSOP,研究了高温气冷堆一次通过燃料循环和不同闭式燃料循环的超铀元素焚烧特性,并与轻水堆燃料循环结果进行比较和分析。结果表明:高温气冷堆一次通过燃料循环超铀元素生成率约为轻水堆的1/2;高温气冷堆闭式燃料循环能有效嬗变超铀元素。

摘要：与压水堆相比,球床式高温气冷堆能在堆芯结构不做明显改变的情况下采用全堆芯装载混合氧化物(MOX)燃料元件。基于250MW球床模块式高温气冷堆堆芯结构,设计了4种球床式高温气冷堆下MOX燃料循环方式,包括铀钚混合的燃料球和独立的钚球与铀球混合装载的等效方式,采用高温气冷堆设计程序VSOP进行分析,比较了初装堆的有效增殖因数、燃料元件在堆芯内滞留时间、卸料燃耗、温度系数等主要物理特性。结果表明:采用纯铀和纯钚两种分离燃料球且铀燃料球循环时间更长的方案,平均卸料燃耗较高,总体性能较其他循环方式优越。

摘要：从提高天然铀利用率和改进废物管理方面考虑,研究球床高温气冷堆乏燃料中铀钚的再利用和不同闭式燃料循环的特性。在250MW热功率球床模块式高温气冷堆示范电站铀钚循环的乏燃料中提取铀和钚为核燃料,设计了PuO2和混合氧化物(MOX)燃料元件,将新设计的燃料元件重新装入与示范电站有同样结构和尺寸的堆芯,分别形成纯钚燃料循环和MOX燃料循环。还研究了基于轻水堆级钚的燃料循环。采用了高温气冷堆物理设计程序VSOP,研究了高温气冷堆不同闭式循环的燃料利用和超铀元素焚烧特性。不同闭式循环钚消耗率分别为50%、46%和71%,天然铀的电利用率分别提高了6%、8%和20%。结果表明:高温气冷堆闭式燃料循环能有效焚烧钚同位素,适度提高天然铀的利用率。

摘要：表面涂有一薄层硼化锆的一体化燃料可燃吸收体(IFBA)被用作轻水堆UO2燃料组件的反应性控制。法国AREVA公司开发的SCIENCE程序包具有模拟IFBA组件的能力,但其模拟精度需经标定。本文利用APOLLO2-F程序建立IFBA组件模型和不含IFBA组件模型,研究了组件的无限增殖因数k∞及IFBA价值,并与西屋公司结果进行比较。分析了燃料和包壳温度的处理方法以及数据库的差异对结果的影响。利用硼化锆密度修正因子评估IFBA价值偏差对堆芯参数和功率分布等的影响。结果表明:SCIENCE计算的k∞及IFBA价值与西屋公司的结果符合较好,低燃耗区SCIENCE计算的价值偏小2%。装载8个104根IFBA棒组件的堆芯,组件相对功率最大偏差约为1%;硼浓度、功率峰因子FQ和焓升因子FΔH的变化均不到0.1%,可忽略。先导组件采用28根或更少的IFBA棒时,可直接采用SCIENCE程序进行计算。

摘要：VSOP程序广泛应用于高温气冷堆铀燃料堆芯设计,而对钚燃料堆芯未经充分验证。本文基于250MW球床模块式高温气冷堆示范电站HTR-PM铀钚循环乏燃料中的铀和钚,设计了PuO2和MOX燃料元件,将新设计的燃料元件重新装入与HTR-PM同样结构和尺寸的堆芯,分别形成纯钚燃料堆芯和MOX燃料堆芯。利用蒙特卡罗方法中规则的重复结构模拟包覆燃料颗粒在燃料球内的随机分布及燃料球在堆芯内的随机分布。针对同一参考堆芯,比较了VSOP模型和MCNP模型的有效增殖因数,并分析了产生差异的原因。结果显示,对于铀燃料堆芯,VSOP与MCNP程序计算结果符合较好;对于钚燃料堆芯,VSOP结果比MCNP结果小2%左右。初步验证了VSOP模型对钚燃料堆芯的可用性,提出了进一步改进VSOP程序的建议。

摘要：气冷快堆是第4代核能系统候选方案之一,具有高温多用途、能增殖等优点。本工作以一气冷快堆的设计方案为研究对象,针对单组件模型和全堆芯模型,采用MCNP耦合ORIGEN的方法,计算了有关临界、燃耗过程的几个重要物理特性,比较了采用精细化结构和组件均匀化方法在计算精度、计算时间等的差别,说明了采用组件均匀化方法进行气冷快堆全堆燃耗计算的必要性和可行性。

摘要：REMIX燃料是利用乏燃料后处理中回收的未分离铀、钚混合物直接生产而成的。REMIX乏燃料可以重新回收利用,形成闭式循环,从而减少放射性废物的产生量。本文旨在讨论REMIX燃料组件在CPR1000型反应堆中的适用性,计算采用SCIENCE V2程序包,基于CPR1000型核反应堆18个月换料设计,全堆芯使用REMIX燃料进行平衡循环燃料管理方案设计,并将通用核数据和关键中子学参数与工程设计限值进行了对比。结果显示,REMIX堆芯燃料管理方案能够满足堆芯各项核设计参数安全限值与设计限值,其各项关键中子学参数能被当前UO2堆芯的安全分析限值所包络。本文从核设计的角度初步论证了REMIX燃料在CPR1000机组中应用的可行性。REMIX fuel is produced directly from a mixture of the unseparated uranium and plutonium recovered from spent fuel reprocessing. REMIX spent fuel can be recycled to form a closed loop, thus reducing the quantity of radioactive waste generated. The purpose of this article is to discuss the feasibility of REMIX fuel compositions in CPR1000 reactor. The calculations are practiced with SCIENCE V2 Package, based on an 18-month refueling design of CPR1000 nuclear reactor with a balanced-cycle full management scheme design using REMIX fuel for the entire core. The general nuclear data and key neutronic parameters are compared to the engineering design limits. The results show that the REMIX core fuel management scheme is able to meet the safety and design limits for all nuclear design parameters of the core, and its key neutronic parameters can be enveloped by the current safety analysis limits applied for UO2 fuel. This paper preliminarily demonstrates the feasibility of applying REMIX fuel in CPR1000 units in terms of nuclear design.

摘要：压水堆堆芯换料方案的选择直接关系到核电厂运行的安全性和经济性,是一项费时费力的工作。为高效准确地选取可行的堆芯换料方案,本文提出了分层神经网络模型来预测堆芯换料方案的关键参数:循环长度和最大焓升因子。本方法设计了双层隐藏层网络结构,通过选取合适的权重初始化方法、激活函数、自适应学习率和优化器等,学习大量的工程换料数据获取堆芯关键参数预测模型。本文所提方法分开学习关键参数特征,避免相互干扰学习,从而提高了模型整体预测精度。数值实验也表明,本方法比经典深度神经网络模型(DNN)具有更高的预测精度和更强的鲁棒性,且在不同类型的新组件布局上同样具有准确的预测能力。