Ứng dụng ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng python cho bài toán mô phỏng sự truyền neutron trong lò hạt nhân trong điều kiện tới hạn với cấu trúc hình học phẳng

Received: 22-07-2015

Accepted: 03-09-2015

DOI:

Views

0

Downloads

0

Section:

KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ

How to Cite:

Quan, L., & Thanh, N. (2024). Ứng dụng ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng python cho bài toán mô phỏng sự truyền neutron trong lò hạt nhân trong điều kiện tới hạn với cấu trúc hình học phẳng. Vietnam Journal of Agricultural Sciences, 13(6), 1016–1027. http://testtapchi.vnua.edu.vn/index.php/vjasvn/article/view/1535

Ứng dụng ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng python cho bài toán mô phỏng sự truyền neutron trong lò hạt nhân trong điều kiện tới hạn với cấu trúc hình học phẳng

Luong Minh Quan (*) 1 , Nguyen Thi Thanh 1

  • 1 Faculty of Information Technology, Viet Nam National University of Agriculture
  • Abstract


    Sử dụng phương pháp lặp theo hàm mũ để giải phương trình truyền neutron trong lò phản ứng hạt nhân với cấu trúc hình học phẳng, một chiều bằng phương pháp mô phỏng Monte Carlo để xác định trị riêng và hàm riêng (tương ứng với sự phân bố của nguồn phân hạch) tồn tại hai vấn đề chính là: (1) sự hội tụ chậm của nguồn phân hạch dự đoán ban đầu về phân bố thực; (2) mối liên hệ giữa các chu kỳ trong mỗi mô phỏng sẽ dẫn đến sai số khi đánh giá độ tin cậy của kết quả thu được. Do đó, nghiên cứu này đã đề cập tới một phương pháp mới, Wielandt, với mục đích tăng tốc quá trình hội tụ của nguồn ban đầu và đưa ra phương án mới để đánh giá mối liên hệ giữa các chu kì liên tiếp trong một mô phỏng độc lập. Ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng có tên gọi Python đã được sử dụng để mô tả sự truyền của hạt neutron đơn năng, đồng thời so sánh kết quả thu được bằng hai phương pháp khác nhau. Kết quả cho thấy, phương pháp mới đã giải quyết thành công các vấn đề đặt ra của bài toán Monte Carlo. Tuy nhiên, bài toán về hệ số phẩm chất vẫn cần tiếp tục nghiên cứu thêm.

    References

    Brian, C. Kiedrowski, Forrest B (2008). Brown. Using Wielandt’s Method to Eliminate Confidence Interval Underprediction Bias in MCNP5 Criticality Calculations.

    Brown F. (2005). Fundamentals of Monte Carlo Particle Transport. LAUR -05-4983, Los Alamos National Laboratory.

    Fausto Malvagi, Eric Dumonteil, Francois-Xavier Hugot (2012). Les bonnes pratiques dans les calculs critiques en Monte Carlo. Commissariat a l’Energie Atomique DEN/DANS/DM2S/SERMA.

    https://docs.python.org/2/tutorial/

    https://root.cern.ch/drupal/

    Kitada T., T. Takeda (2000). Effective Convergence of Fission Source Distribution in Monte Carlo Simulation. J. Nucl. Sci. Techlo., 38(5): 324 - 329.

    Paul Reuss (2008). Neutron Physics. Institute National des Sciences et Techniques Nuclear.