ˇCESKÉ VYSOKÉ U ˇCENÍ TECHNICKÉ V PRAZE TEZE K DIZERTA

Č ESKÉ VYSOKÉ U ČENÍ TECHNICKÉ V P RAZE
T EZE K DIZERTA ČNÍ PRÁCI
České vysoké učení technické v Praze
Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská
Katedra jaderných reaktorů
Ing. Ondřej Huml
A PLIKACE KÓD Ů MCNP/X PRO VÝPO ČET
VYHO ŘENÍ A JEHO VLIVU NA NEUTRONOV Ě
FYZIKÁLNÍ CHARAKTERISTIKY
REAKTOROVÝCH SYSTÉM Ů
Doktorský studijní program: Aplikace přírodních věd
Studijní obor: Reaktory
Teze dizertace k získání akademického titulu „doktor“, ve zkratce „Ph.D.“
Praha, květen 2014
Dizertace byla vypracována v kombinované formě doktorského studia na
Katedře jaderných reaktorů Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské ČVUT
v Praze.
Uchazeč:
Ing. Ondřej Huml
Katedra jaderných reaktorů, FJFI, ČVUT v Praze
V Holešovičkách 2, 180 00, Praha 8
Školitel:
Doc. Ing. L’ubomír Sklenka, Ph.D.
Katedra jaderných reaktorů, FJFI, ČVUT v Praze
V Holešovičkách 2, 180 00, Praha 8
Oponenti:
Prof. Ing. Tomáš Čechák, CSc., KDAIZ FJFI ČVUT
Ing. Radim Vočka, Ph.D, ÚJV Řež a.s.
Ing. Karel Katovský, Ph.D., FEET VUT Brno
Teze byly rozeslány dne: . . . . . . . . .
Obhajoba dizertace se koná dne 23. 9. 2014 v 9.00 hod. před komisí pro obhajobu disertační práce ve studijním oboru Reaktory v zasedací místnosti
č. L 144 Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské ČVUT v Praze.
S disertací je možno se seznámit na děkanátě Fakulty jaderné a fyzikálně
inženýrské ČVUT v Praze, na oddělení pro vědeckou a výzkumnou činnost,
Břehová 7, Praha 1
Prof. Ing. Marcel Miglierini, Dr.Sc.
předseda komise pro obhajobu disertační práce
ve studijním oboru Reaktory
Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská ČVUT, Břehová 7, Praha 1
Obsah
1
Současný stav problematiky
4
2
Cíle dizertační práce
6
3
Metody zpracování
7
4
Výsledky
4.1 Výsledný průběh kef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2 Rozložení výkonu v AZ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3 Průběh vyhoření jednotlivých palivových souborů . . . . . . .
11
11
14
19
5
Závěr
20
Seznam použitých zkratek
AZ
aktivní zóna
ET E
elektrárna Temelín
kinf
efektivní koeficient násobení
KJR
Katedra jaderných reaktorů
ORF
Oddělení reaktorové fyziky
3
1
Současný stav problematiky
V současnosti se pro výpočty a analýzy vyhořívání jaderného paliva používají zejména komerční deterministické kódy přizpůsobené konkrétním typům reaktorů. Univerzální stochastické kódy se začínají v této oblasti postupně nasazovat. Obecný popis fungování obou typů kódů je nastíněn v kapitole 2 disertační práce. Disertační práce zkoumá možnosti použití dvou dostupných univerzálních stochastických kódů MCNP a MCNPX pro simulace
a analýzy palivových cyklů energetických reaktorů. Proto v této kapitole následuje stručná rešerše současného stavu použití těchto kódů ve světě právě
pro účely simulace a analýzy palivových cyklů energetických reaktorů.
Aktuálně lze nalézt práce, které se věnují především srovnávání výsledků
simulace vyhořívání v kódu MCNPX s jinými kódy (zejména deterministickými). Jako příklad lze uvést práci [5], která se zabývá porovnáním výpočtu
vyhoření rychlého plynem chlazeného reaktoru ALLEGRO pomocí tří výpočetních kódů MCNPX 2.7, SCALE 6.1.1 (balík deterministických a stochastických reaktorových kódů) a HELIOS 2.1 (dvourozměrný deterministický kód
s možností vyhořívání). Z důvodu použití 2D kódu HELIOS 2.1 byly však
modelovány pouze dvě varianty palivových souborů (MOX palivo a keramické palivo) v nekonečné mříži. Autoři shledali dobrou schodu mezi třemi
uvedenými kódy, jediným porovnávaným parametrem byl pouze koeficient
násobení v nekonečné mříži kinf .
Další práce [4] se věnuje srovnání kódu MCNPX s dalším stochastickým kódem TRIPOLI-4-D. Porovnání proběhlo na základě simulace taktéž
rychlého plynem chlazeného reaktoru (GFR). V obou kódech byl simulován
pouze jeden homogenizovaný palivový soubor v nekonečné mříži. Srovnání
výsledků proběhlo nejen na základě průběhu kinf , ale byly rovněž sledovány průběhy vybraných izotopů. Výsledky opět vykazovali dobrou shodu
obou výpočetních kódů.
Podobná je i práce [1], která porovnává tři výpočetní kódy, všechny založené na MCNP. Jmenovitě se jedná o Monteburns 2.0 (pro transportní výpočet se používá MCNP, které je svázáno s kódem ORIGEN 2.2 nebo CINDER90 pro stanovení izotopický změn paliva), MCNPX 2.6.0 (kód CINDER90
je přímo integrován do MCNPX) a BGCore (transportní kód MCNP4C svázán s nezávisle vyvinutým kódem SARAF pro výpočet izotopických změn
při vyhořívání). Analýza je provedena na modelu vysokoteplotního reaktoru (HTR) s aktivní zónou v podobě kulového lože (pebble-bed). Model je
však zjednodušen, používá pouze jednu palivovou kouli v nekonečné mříži.
Sledovanými veličinami jsou průběh kinf (odchylka mezi kódy se po celou
dobu drží pod 1 %) a inventář vybraných aktinidů (u většiny izotopů velice
4
dobrá shoda, pouze výraznější odchylky u izotopů Am a Cm v důsledku
odlišné interpretace reakce 241 Am(n, γ) v kódu MCNPX).
Oproti předchozím třem publikacím se následující práce [2] odlišuje tím,
že srovnává simulaci vyhoření tlakovodního energetického reaktoru (PWR)
kódem MCNPX 2.7 s reálnými experimentálními daty. Konkrétně se jedná
o simulaci experimentu ICE (Isotope Correlation Experiment) provedeného
na německé jaderné elektrárně Obrigheim na počátku 70. let. Pět vybraných
palivových souborů bylo ozářeno v reaktoru během prvních dvou kampaní,
na třetí byly vyvezeny a na čtvrtou kampaň opět zavezeny. Při následné odstávce byly vyvezeny a jeden rok chlazeny. Poté bylo 90 ze 180 proutků z každého souboru rozsekáno a rozpuštěno k následné analýze. V kódu MCNPX
byl simulován pouze jeden palivový proutek v nekonečné mříži. Výsledné
porovnání simulace s experimentem na základě koncentrace vybraných izotopů ve vyhořelých proutcích prokázalo velice dobrou shodu.
Výše uvedené výsledky stručné rešerše představují především porovnávání výpočetního kódu MCNPX s jinými deterministickými nebo stochastickými kódy, případně s experimentem. Všechna tato porovnání jsou většinou
založena na zjednodušeném modelu paliva, at’ už se jedná o homogenizaci či
o použití nekonečné palivové mříže. Autorovi disertační práce se nepodařilo
mezi volně dostupnými zdroji najít komplexnější analýzy, které by se zabývaly vlivem nastavení parametrů simulace energetického reaktoru v kódu
MCNPX nebo ověřením tohoto kódu pomocí simulace palivového cyklu reálné jaderné elektrárny a srovnáním výsledků s reálnými hodnotami. Autor
si je vědom, že na výzkumném reaktoru LVR-15 (Centrum výzkumu Řež
s.r.o.) probíhají podobné analýzy [3], nejedná se však o energetický reaktor.
Z toho důvodu považuje autor cíle disertační práce uvedené v následující
kapitole za přínosné a inovativní.
5
2
Cíle dizertační práce
V návaznosti na předchozí kapitolu se stručným přehledem současného stavu
popisované problematiky ve světě a na základě vlastních autorových poznatků při řešení výzkumných projektů se vztahem k tématu práce si autor
klade následující cíle disertační práce:
1. popsat způsob simulace vyhořívání jaderného paliva a výpočtu vybraných neutronově fyzikálních charakteristik pomocí výpočetních kódů MCNP/X: uvedená problematika není v současnosti popsána jednoduchou, přehlednou a kompaktní formou
2. stanovit vliv vybraných parametrů výpočetního modelu a aproximací na výsledky: účelem je poskytnout dalším zájemcům o použití kódu MCNPX pro simulace palivových cyklů přehlednou citlivostní analýzu výsledků v závislosti na volbě parametrů simulace a použitých zjednodušení výpočetního modelu
3. ověřit použitelnost kódu MCNPX pomocí simulace skutečného provozu energetického reaktoru: to umožní odhalit případná slabá místa či zásadní
nedostatky kódu pro jeho použití k simulacím palivových cyklů energetických reaktorů na akademické případně komerční bázi
4. vytvořit nástroj pro snadnou správu výpočetních modelů energetických reaktorů a jejich analýzy: formát vstupního souboru kódů MCNP/X je z historických důvodů (programovací jazyk FORTRAN) uživatelsky nepřívětivý a tvorba komplexního detailního modelu aktivních zón energetických reaktorů je bez určitého stupně automatizace neudržitelná;
totéž platí pro zpracování velkého objemu výsledků
6
3
Metody zpracování
Jádro disertační práce a její hlavní přínos tvoří kapitoly 5 a 6. Ty se zabývají Stanovením vlivu parametrů výpočtu v MCNP a Analýzou reaktoru VVER1000. V jejich rámci jsou všechny výpočty vyhořívání paliva provedeny verzí
kódu MCNPX-2.7.0, výpočty některých fyzikálně-neutronových charakteristik jsou provedeny verzí kódu MCNP5-1.60. Pro všechny výpočty v obou
kódech je použita standardně dodávaná knihovna jaderných dat ENDF/BVII.0 bez uživatelských úprav.
Z důvodu nedostupnosti uživatelsky přívětivého nástroje k přípravě modelů energetických reaktorů pro výpočetní kódy MCNP a MCNPX byl autorem disertační práce vyvinut nástroj MODEA. Ten slouží ke snadnému řízení a kontrole palivového cyklu modelovaných energetických reaktorů a
pro usnadnění řízení běhu výpočtů. MODEA umožňuje přehledné, rychlé
a unifikované zpracování výstupních souborů a zobrazení výsledků výpočtů kódy MCNP a MCNPX a tím ulehčuje porovnávání jednotlivých modelů.
V programu lze jednoduše modelovat a upravovat celé aktivní zóny různých
reaktorů bez nutnosti hlubokých znalostí kódů MCNP a MCNPX. MODEA
zajišt’uje přípravu vstupních souborů pro výpočty (pre-procesor), obsahuje
obslužné skripty pro řízení běhu výpočtů jednotlivých kampaní na výpočetních serverech (direktor) a skripty pro následnou extrakci výsledků a jejich
přehledné zpracování do jednotných tabulek a grafů (post-procesor). Další
podrobnosti o nástroji MODEA jsou uvedeny v kapitole 4 disertační práce.
Jako referenční model pro testování vlivu parametrů výpočtu v MCNP
(kapitola 5 disertační práce), je zvolen reaktor VVER-1000 s AZ složenou ze
163 identických palivových souborů s vyhořívajícím absorbátorem (IFBA).
Jedná se přímo o palivo typu VVANTAGE-6 použité v prvních letech provozu JE Temelín. Vybraný palivový soubor s radiální profilací obohacení je
zobrazen na Obrázku 1. V práci je analyzován vliv těchto parametrů:
• Statistické parametry KCODE
• Délka a počet kroků vyhořívání
• Výběr štěpných produktů
• Minimální koncentrace izotopů
• Zanedbání axiálního členění palivových souborů
• Zanedbání rozložení teplot
7
Vyvtořený geometrický model reaktoru VVER-1000 (ETE) (kapitola 6 disertační práce) obsahuje kompletní AZ složenou ze 163 palivových souborů
VVANTAGE-6. Využívá se šestinové symetrie. To znamená, že celá AZ obsahuje 28 pozic palivových souborů v šesti identických šestinách (jeden centrální palivový soubor a 6 · 27 ostatních palivových souborů, viz Obrázek 2). Proto je pro vyhořívání v modelu definováno 28 sad materiálů. Každá
sada je složena z různého počtu materiálů podle složitosti palivového souboru. Nejjednodušší typ souboru obsahuje pouze jeden druh proutku, nejsložitější obsahuje tři druhy proutku (s různým obohacením) plus další druh
proutku s vyhořívající absorbátorem (IFBA). Tento nejsložitější soubor je na
Obrázku 1. Všechny palivové soubory jsou modelovány bez distančních mřížek a bez horních a dolních hlavic. Po obvodu jsou periferní palivové soubory obklopeny pláštěm AZ. Ten je pro jednoduchost tvořen čistým železem
(56 F e). Plášt’ je obklopen 26 cm silnou vrstvou chladicí vody primárního
okruhu, za kterou se nachází tlaková nádoba reaktoru, která není modelována. Pro účely této práce není kód MCNPX provázán s termohydraulickým
kódem. Teploty a hustoty jednotlivých složek AZ jsou nastaveny na pevné
střední hodnoty (izotermické přiblížení).
2,83 %
3,24 %
3,90 %
3,90 % + IFBA
vodicí a instrumentační trubky
Obrázek 1: Referenční palivový soubor
8
Výpočetní model simuluje první dvě kampaně druhého bloku elektrárny Temelín. Přesto, že byla dostupná data i pro třetí a čtvrtý rok, modul CINDER90 výpočetního kódu MCNPX nezvládl provádět výpočet izotopických
změn paliva od třetí kampaně. Důvodem bylo velké množství izotopů (aktinidů a štěpných produktů) vyprodukovaných v předchozích dvou kampaních. Obě simulované kampaně měly odlišný průběh. První kampaň byla
vlivem většího počtu odstavení reaktoru rozdělena na 39 kroků, druhá na 27
kroků. Délka kroků vyhoření byla volena v závislosti na průběhu výkonu a
koncentrace kyseliny borité (podle dat dodaných ORF).
Vstupní hodnoty výkonu a koncentrace kyseliny borité v jednotlivých
krocích simulace byly vypočteny jako aritmetický průměr z denních hodnot
poskytnutých ORF ETE. Na obrázcích 3 a 4 jsou tyto průměrované parametry vyobrazeny graficky (legenda MCNP) ve srovnání s výchozími hodnotami dodanými ORF (legenda ETE).
Obrázek 2: Schema AZ VVER-1000 v šestinové symetrii
9
3500
3000
ETE
MCNP
výkon [MW]
2500
2000
1500
1000
500
0
16
ETE
MCNP
H3BO3 [g/kg]
14
12
10
8
6
4
2
0
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
550
600
650
den
Obrázek 3: Průběh simulace 1. kampaně
3500
ETE
MCNP
3000
výkon [MW]
2500
2000
1500
1000
500
0
16
ETE
MCNP
H3BO3 [g/kg]
14
12
10
8
6
4
2
0
0
50
100
150
200
250
300
350
400
den
Obrázek 4: Průběh simulace 2. kampaně
10
450
500
4
Výsledky
V tezích dizertační práce jsou uvedeny pouze vybrané nejdůležitější výsledky.
Za ty autor považuje výsledné průběhy kef , porovnání rozložení výkonu
v AZ a vyhoření jednotlivých palivových souborů s daty poskytnutými ORF
ETE. Další výsledky jako izotopické změny paliva, změna energetického spektra neutronů během vyhořívání, změny parametrů okamžitých a zpožděných neutronů a vliv vyhoření na teplotní koeficienty reaktivity lze nalézt
v dizertační práci.
4.1
Výsledný průběh kef
Výsledný průběh kef včetně směrodatné odchylky během první kampaně
je vynesen na Obrázku 5. Graf pro přehlednost obsahuje i průběhy výkonu
a koncentrace kyseliny borité. Průběhy jsou v grafu vyneseny v závislosti na
hloubce vyhoření. Z grafu je patrné, že mimo odstávek je trend kef s vyhořením přibližně konstantní a pohybuje se v pásmu 1, 002 až 1, 006. Průměrná
hodnota kef vážená aktuálním výkonem v jednotlivých krocích simulace je
rovna 1, 0017, což představuje průměrnou odchylku 0, 17 % od kritického
stavu. To svědčí o velice dobré shodě simulace s realitou.
Výsledný průběh kef včetně směrodatné odchylky během druhé kampaně je vynesen na Obrázku 6. Styl grafu je stejný jako v případě první
kampaně. Z grafu je vidět, že mimo odstávek je trend kef s vyhořením opět
konstantní a pohybuje se v pásmu 0, 997 až 1, 004. Průměrná hodnota kef
v druhé kampani vážená aktuálním výkonem v jednotlivých krocích simulace je rovna 0, 999, což představuje průměrnou odchylku −0, 10 % od kritického stavu. Což opět vypovídá o velice dobré shodě simulace s realitou.
Odchylky kef oproti kritickému stavu jsou pravděpodobně způsobeny přiblíženími a zanedbáními v modelu. Přesné hodnoty kef včetně směrodatné
odchylky pro obě kampaně lze nalézt v dizertační práci.
11
3500
3000
výkon [MW]
2500
2000
1500
1000
500
0
16
14
H3BO3 [g/kg]
12
10
8
6
4
2
0
1,010
1,008
1,006
1,004
kef
1,002
1,000
0,998
0,996
0,994
0,992
0,990
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
vyhoření [GWd/tHM]
Obrázek 5: Průběh výkonu, koncentrace kyseliny borité a kef v závislosti na
12
vyhoření v 1. kampani
3500
3000
výkon [MW]
2500
2000
1500
1000
500
0
16
14
H3BO3 [g/kg]
12
10
8
6
4
2
0
1,010
1,008
1,006
1,004
kef
1,002
1,000
0,998
0,996
0,994
0,992
0,990
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
vyhoření [GWd/tHM]
Obrázek 6: Průběh výkonu, koncentrace kyseliny borité a kef v závislosti na
13
vyhoření v 2. kampani
4.2
Rozložení výkonu v AZ
Důležitou sledovanou charakteristikou, která se mění během vyhořívání je
rozložení výkonu v AZ reaktoru. Vypovídá o tom, které palivové soubory
jsou namáhány více než ostatní, a naopak. Následující trojice grafů na obrázcích 7 až 9 představuje porovnání vypočteného rozložení výkonu s hodnotami poskytnutými ORF ETE na začátku uprostřed a na konci kampaně.
Číslo na prvním řádku každého souboru označuje pozici, hodnota na druhém řádku je poměr relativního výkonu souboru spočteného v disertační
práci kódem MCNPX a hodnoty relativního výkonu dodané ORF ETE. Na
barevné škále v pravé části každého grafu je uvedená minimální a maximální
hodnota v daném kroku.
Je patrné, že na začátku kampaně výpočetní model značně nadhodnocuje výkon v periferní části AZ (až o 40 %) a naopak podhodnocuje výkon
uprostřed AZ (až o 38 % u středového souboru). Toto výrazné přelití výkonu
v modelu je s největší pravděpodobností způsobeno značně zjednodušeným
pláštěm AZ, který je modelován jako homogenní blok čistého 56 F e. Tím je
vůči skutečnosti silně nadhodnocena funkce pláště jako radiálního reflektoru
neutronů.
V polovině kampaně (Obrázek 8) není nadhodnocení periferní části tak
výrazné a dosahuje maxima +11 %. Podhodnocení výkonu se přesunulo
do šesti symetricky rozložených oblastí a dosahuje nejmenší hodnoty −3 %.
Na konci první kampaně (Obrázek 9) je nejvíce nadhodnocena oblast okolo
středu AZ (až o 16 %) a podhodnocena oblast těsně přiléhající k periferní
oblasti (maximální podhodnocení o 6 %). Samotná periferní řada palivových
souborů dosahuje na konci první kampaně nadhodnocení cca +6 %.
14
1,4
28
1,37
13
1,4
18
1,36
22
1,39
25
1,37
27
1,36
28
1,37
26
1,17
7
1,31
13
1,4
23
0,99
17
1,18
22
1,39
19
0,85
24
1,13
14
0,75
5
0,9
6
1,07
7
1,31
17
1,18
18
1,36
15
0,84
16
0,98
21
1,15
22
1,39
9
0,77
5
0,9
11
1,0
6
1,07
26
1,17
7
1,31
13
1,4
7
1,31
26
1,17
24
1,13
21
1,15
17
1,18
12
1,2
18
1,36
12
1,2
6
1,07
23
0,99
20
0,94
16
0,98
22
1,39
17
1,18
11
1,0
5
0,9
15
0,84
10
0,86
27
1,36
10
0,86
19
0,85
25
1,37
21
1,15
16
0,98
4
0,8
14
0,75
23
0,99
24
1,13
25
1,37
9
0,77
27
1,36
24
1,13
20
0,94
15
0,84
3
0,72
4
0,8
19
0,85
20
0,94
14
0,75
28
1,37
26
1,17
23
0,99
19
0,85
8
0,7
3
0,72
14
0,75
5
0,9
8
0,7
2
0,65
2
0,65
8
0,7
9
0,77
10
0,86
11
1,0
12
1,2
13
1,4
2
0,65
3
0,72
4
0,8
2
0,65
1
0,62
7
1,31
6
1,07
4
0,8
3
0,72
13
1,4
12
1,2
11
1,0
10
0,86
9
0,77
8
0,7
2
0,65
2
0,65
8
0,7
19
0,85
23
0,99
26
1,17
28
1,37
9
0,77
14
0,75
18
1,36
17
1,18
16
0,98
15
0,84
3
0,72
8
0,7
3
0,72
15
0,84
20
0,94
9
0,77
22
1,39
21
1,15
20
0,94
19
0,85
4
0,8
14
0,75
4
0,8
16
0,98
27
1,36
10
0,86
25
1,37
24
1,13
23
0,99
5
0,9
15
0,84
10
0,86
21
1,15
25
1,37
11
1,0
5
0,9
11
1,0
26
1,17
6
1,07
16
0,98
20
0,94
6
1,07
12
1,2
18
1,36
17
1,18
21
1,15
24
1,13
7
1,31
12
1,2
27
1,36
1,0
28
1,37
27
1,36
25
1,37
22
1,39
18
1,36
13
1,4
28
1,37
0,62
Obrázek 7: Porovnání rozložení výkonu s ETE na počátku 1. kampaně
(0, 92 GW d/tHM )
1,11
28
1,1
13
1,04
18
1,08
22
1,11
25
1,1
27
1,07
28
1,1
13
1,04
24
1,01
26
1,0
7
1,04
11
0,97
17
1,02
22
1,11
25
1,1
10
1,01
16
1,01
21
1,02
27
1,07
28
1,1
26
1,0
6
0,97
7
1,04
11
0,97
12
0,99
13
1,04
16
1,01
17
1,02
18
1,08
25
1,1
6
0,97
26
1,0
27
1,07
11
0,97
17
1,02
12
0,99
7
1,04
13
1,04
7
1,04
26
1,0
24
1,01
21
1,02
18
1,08
12
0,99
6
0,97
23
0,98
20
1,01
16
1,01
22
1,11
17
1,02
11
0,97
5
0,99
19
1,02
15
1,02
10
1,01
5
0,99
23
0,98
24
1,01
14
1,02
9
1,03
4
1,02
19
1,02
20
1,01
21
1,02
22
1,11
3
1,06
14
1,02
15
1,02
8
1,05
25
1,1
21
1,02
16
1,01
10
1,01
4
1,02
27
1,07
24
1,01
20
1,01
15
1,02
9
1,03
3
1,06
28
1,1
26
1,0
23
0,98
19
1,02
14
1,02
8
1,05
2
1,07
2
1,07
8
1,05
9
1,03
10
1,01
2
1,07
1
1,04
2
1,07
3
1,06
4
1,02
5
0,99
2
1,07
2
1,07
8
1,05
14
1,02
19
1,02
23
0,98
8
1,05
3
1,06
9
1,03
15
1,02
20
1,01
24
1,01
14
1,02
4
1,02
7
1,04
6
0,97
5
0,99
4
1,02
3
1,06
13
1,04
12
0,99
11
0,97
10
1,01
9
1,03
8
1,05
18
1,08
17
1,02
16
1,01
15
1,02
14
1,02
3
1,06
22
1,11
21
1,02
20
1,01
19
1,02
4
1,02
9
1,03
25
1,1
24
1,01
23
0,98
5
0,99
10
1,01
15
1,02
19
1,02
5
0,99
26
1,0
6
0,97
11
0,97
16
1,01
20
1,01
23
0,98
6
0,97
12
0,99
18
1,08
17
1,02
21
1,02
7
1,04
12
0,99
27
1,07
1,04
28
1,1
27
1,07
25
1,1
22
1,11
18
1,08
13
1,04
28
1,1
0,97
Obrázek 8: Porovnání rozložení výkonu s ETE v polovině 1. kampaně
(6, 17 GW d/tHM )
15
1,16
28
1,05
13
1,06
18
1,03
22
1,04
25
1,06
27
1,02
28
1,05
7
0,97
13
1,06
24
0,96
26
0,94
18
1,03
17
0,97
22
1,04
25
1,06
24
0,96
27
1,02
28
1,05
7
0,97
12
0,96
13
1,06
17
0,97
18
1,03
15
1,03
16
0,99
21
0,98
22
1,04
24
0,96
25
1,06
26
0,94
27
1,02
11
1,0
6
0,95
17
0,97
12
0,96
7
0,97
13
1,06
7
0,97
26
0,94
24
0,96
21
0,98
18
1,03
12
0,96
6
0,95
23
0,97
20
0,97
16
0,99
22
1,04
17
0,97
11
1,0
5
1,02
19
1,01
15
1,03
10
1,07
5
1,02
23
0,97
4
1,09
25
1,06
21
0,98
16
0,99
10
1,07
14
1,09
9
1,1
4
1,09
19
1,01
20
0,97
3
1,16
27
1,02
24
0,96
20
0,97
15
1,03
9
1,1
28
1,05
26
0,94
23
0,97
19
1,01
14
1,09
8
1,15
3
1,16
14
1,09
5
1,02
8
1,15
2
1,16
2
1,16
8
1,15
9
1,1
10
1,07
11
1,0
2
1,16
1
1,14
2
1,16
3
1,16
4
1,09
5
1,02
6
0,95
2
1,16
2
1,16
8
1,15
14
1,09
19
1,01
23
0,97
26
0,94
3
1,16
9
1,1
15
1,03
20
0,97
8
1,15
7
0,97
6
0,95
4
1,09
3
1,16
13
1,06
12
0,96
11
1,0
10
1,07
9
1,1
8
1,15
18
1,03
17
0,97
16
0,99
15
1,03
14
1,09
3
1,16
22
1,04
21
0,98
20
0,97
19
1,01
4
1,09
9
1,1
14
1,09
4
1,09
10
1,07
16
0,99
21
0,98
10
1,07
25
1,06
24
0,96
23
0,97
5
1,02
15
1,03
19
1,01
5
1,02
11
1,0
26
0,94
6
0,95
11
1,0
16
0,99
20
0,97
23
0,97
6
0,95
12
0,96
17
0,97
21
0,98
7
0,97
12
0,96
27
1,02
1,05
28
1,05
27
1,02
25
1,06
22
1,04
18
1,03
13
1,06
28
1,05
0,94
Obrázek 9: Porovnání rozložení výkonu s ETE na konci 1. kampaně
(11, 32 GW d/tHM )
Obdobně jako pro první kampaň byly vytvořeny tři srovnávací grafy (Obrázek 10 až 12) vypočteného rozložení s hodnotami z ORF ETE. Opět je patrné
nadhodnocení periferní oblasti na počátku kampaně o maximálně 11 %, což
je výrazně méně oproti první kampani (až 40 %). Důvodem nadhodnocení
je opět zjednodušený model pláště AZ. V polovině druhé kampaně (Obrázek 11) se nadhodnocení přesune ke středu AZ a dosahuje hodnoty až 9 %.
Nejvíce podhodnocený (−3 až −4 %) je výkon u dvanácti souborů symetricky rozmístěných poblíž periferie AZ. Na konci druhé kampaně se největší
nadhodnocení vrací k okraji AZ a dosahuje maxima 13 %, podhodnocení se
přesouvá do centrální oblasti AZ kde dosahuje hodnoty až −7 %.
16
1,11
28
1,1
13
1,08
18
1,11
22
1,06
25
1,06
27
1,11
28
1,1
13
1,08
24
1,09
26
1,08
7
1,04
18
1,11
11
1,03
17
1,08
22
1,06
25
1,06
10
1,02
16
0,99
21
1,01
28
1,1
7
1,04
12
1,09
13
1,08
26
1,08
27
1,11
11
1,03
6
1,03
17
1,08
12
1,09
7
1,04
13
1,08
7
1,04
26
1,08
24
1,09
21
1,01
18
1,11
12
1,09
6
1,03
23
1,01
20
0,98
16
0,99
22
1,06
17
1,08
11
1,03
5
1,01
19
1,02
15
0,98
10
1,02
5
1,01
23
1,01
24
1,09
25
1,06
14
0,96
9
0,96
4
0,98
19
1,02
20
0,98
21
1,01
22
1,06
8
0,95
3
0,94
14
0,96
15
0,98
16
0,99
17
1,08
18
1,11
2
0,91
25
1,06
21
1,01
16
0,99
10
1,02
4
0,98
27
1,11
24
1,09
20
0,98
15
0,98
9
0,96
3
0,94
28
1,1
26
1,08
23
1,01
19
1,02
14
0,96
8
0,95
2
0,91
8
0,95
9
0,96
10
1,02
11
1,03
2
0,91
1
0,9
2
0,91
3
0,94
4
0,98
5
1,01
6
1,03
2
0,91
2
0,91
8
0,95
14
0,96
19
1,02
23
1,01
26
1,08
8
0,95
3
0,94
9
0,96
15
0,98
20
0,98
24
1,09
27
1,11
14
0,96
4
0,98
7
1,04
6
1,03
5
1,01
4
0,98
3
0,94
13
1,08
12
1,09
11
1,03
10
1,02
9
0,96
8
0,95
18
1,11
17
1,08
16
0,99
15
0,98
14
0,96
3
0,94
22
1,06
21
1,01
20
0,98
19
1,02
4
0,98
9
0,96
25
1,06
24
1,09
23
1,01
5
1,01
10
1,02
15
0,98
19
1,02
5
1,01
26
1,08
6
1,03
11
1,03
16
0,99
20
0,98
23
1,01
6
1,03
12
1,09
17
1,08
21
1,01
7
1,04
12
1,09
27
1,11
1,0
28
1,1
27
1,11
25
1,06
22
1,06
18
1,11
13
1,08
28
1,1
0,9
Obrázek 10: Porovnání rozložení výkonu s ETE na počátku 2. kampaně
(0, 21 GW d/tHM )
1,09
28
1,0
13
1,03
18
1,03
22
0,98
25
0,99
27
1,01
28
1,0
13
1,03
24
1,01
26
1,01
7
0,97
18
1,03
11
1,05
17
1,01
22
0,98
25
0,99
10
1,04
16
0,99
21
0,96
27
1,01
26
1,01
28
1,0
6
1,01
7
0,97
11
1,05
12
1,02
13
1,03
16
0,99
17
1,01
18
1,03
25
0,99
6
1,01
26
1,01
27
1,01
11
1,05
17
1,01
12
1,02
7
0,97
13
1,03
7
0,97
26
1,01
24
1,01
21
0,96
18
1,03
12
1,02
6
1,01
23
1,04
20
1,01
16
0,99
22
0,98
17
1,01
11
1,05
5
1,03
19
1,05
15
0,99
10
1,04
5
1,03
23
1,04
24
1,01
14
1,06
9
1,06
4
1,04
19
1,05
20
1,01
21
0,96
22
0,98
3
1,06
14
1,06
15
0,99
8
1,09
25
0,99
21
0,96
16
0,99
10
1,04
4
1,04
27
1,01
24
1,01
20
1,01
15
0,99
9
1,06
3
1,06
28
1,0
26
1,01
23
1,04
19
1,05
14
1,06
8
1,09
2
1,08
2
1,08
8
1,09
9
1,06
10
1,04
2
1,08
1
1,04
2
1,08
3
1,06
4
1,04
5
1,03
2
1,08
2
1,08
8
1,09
14
1,06
19
1,05
23
1,04
8
1,09
3
1,06
9
1,06
15
0,99
20
1,01
24
1,01
14
1,06
4
1,04
7
0,97
6
1,01
5
1,03
4
1,04
3
1,06
13
1,03
12
1,02
11
1,05
10
1,04
9
1,06
8
1,09
18
1,03
17
1,01
16
0,99
15
0,99
14
1,06
3
1,06
22
0,98
21
0,96
20
1,01
19
1,05
4
1,04
9
1,06
25
0,99
24
1,01
23
1,04
5
1,03
10
1,04
15
0,99
19
1,05
5
1,03
26
1,01
6
1,01
11
1,05
16
0,99
20
1,01
23
1,04
6
1,01
12
1,02
17
1,01
21
0,96
7
0,97
12
1,02
27
1,01
1,02
28
1,0
27
1,01
25
0,99
22
0,98
18
1,03
13
1,03
28
1,0
0,96
Obrázek 11: Porovnání rozložení výkonu s ETE v polovině 2. kampaně
(6, 75 GW d/tHM )
17
1,13
28
1,08
13
1,12
18
1,13
22
1,1
25
1,05
27
1,08
28
1,08
26
1,07
7
1,06
13
1,12
24
1,05
18
1,13
25
1,05
24
1,05
27
1,08
4
1,0
28
1,08
9
0,97
9
0,97
5
1,0
6
1,03
7
1,06
3
0,95
4
1,0
12
1,09
13
1,12
10
1,03
11
1,08
21
1,01
22
1,1
19
1,0
24
1,05
25
1,05
5
1,0
17
1,09
12
1,09
7
1,06
13
1,12
7
1,06
26
1,07
24
1,05
21
1,01
18
1,13
12
1,09
6
1,03
23
1,05
20
1,01
16
1,04
11
1,08
6
1,03
26
1,07
27
1,08
19
1,0
22
1,1
17
1,09
11
1,08
5
1,0
15
0,97
10
1,03
23
1,05
10
1,03
25
1,05
21
1,01
16
1,04
4
1,0
14
0,94
9
0,97
4
1,0
15
0,97
27
1,08
24
1,05
20
1,01
9
0,97
3
0,95
8
0,96
3
0,95
20
1,01
14
0,94
28
1,08
26
1,07
23
1,05
19
1,0
8
0,96
2
0,95
7
1,06
6
1,03
5
1,0
4
1,0
14
0,94
15
0,97
16
1,04
17
1,09
18
1,13
8
0,96
9
0,97
11
1,08
3
0,95
2
0,95
13
1,12
12
1,09
10
1,03
2
0,95
1
0,93
2
0,95
17
1,09
9
0,97
8
0,96
2
0,95
2
0,95
8
0,96
14
0,94
14
0,94
18
1,13
16
1,04
15
0,97
3
0,95
8
0,96
19
1,0
23
1,05
26
1,07
4
1,0
22
1,1
21
1,01
20
1,01
19
1,0
3
0,95
15
0,97
20
1,01
23
1,05
10
1,03
25
1,05
24
1,05
5
1,0
14
0,94
10
1,03
16
1,04
21
1,01
6
1,03
15
0,97
19
1,0
5
1,0
11
1,08
17
1,09
22
1,1
20
1,01
26
1,07
11
1,08
16
1,04
23
1,05
6
1,03
12
1,09
12
1,09
17
1,09
21
1,01
7
1,06
27
1,08
1,03
28
1,08
27
1,08
25
1,05
22
1,1
18
1,13
13
1,12
28
1,08
0,93
Obrázek 12: Porovnání rozložení výkonu s ETE na konci 2. kampaně
(11, 74 GW d/tHM )
18
4.3
Průběh vyhoření jednotlivých palivových souborů
S rozložením výkonu přímo souvisí rozložení vyhoření jednotlivých palivových souborů. V podstatě se jedná o časový integrál rozložení výkonu od
začátku kampaně do daného časového okamžiku. Z výsledků uvedených
v disertační práci je pro ilustraci použit pouze graf na Obrázku 13, který
představuje porovnání výpočtu vyhoření jednotlivých palivových souborů
po kompletních dvou kampaních s daty poskytnutými ORF ETE.
Ze něj je patrné maximální nadhodnocení (+11 %) celkového dosaženého
vyhoření u souborů na pozicích 22 a 25. Tyto soubory se nacházeli v periferní
oblasti AZ nejen ve druhé ale i v první kampani (na pozicích 28 a 13), kdy
měli rovněž maximální nadhodnocení (+20 % resp. +18 %). Naopak k největšímu podhodnocení celkového vyhoření (−4 %) došlo u centrálního palivového souboru (pozice 1), který byl během první kampaně také v identické
centrální pozici, kdy dosáhl rovněž největšího podhodnocení (−10 %).
1,11
28
1,05
13
1,06
18
1,0
22
1,11
25
1,11
27
1,01
28
1,05
26
1,0
7
1,08
13
1,06
12
1,02
18
1,0
11
1,0
17
1,02
22
1,11
5
1,08
25
1,11
24
1,02
27
1,01
28
1,05
3
0,99
7
1,08
10
1,01
11
1,0
21
1,07
22
1,11
5
1,08
17
1,02
12
1,02
7
1,08
13
1,06
7
1,08
26
1,0
24
1,02
21
1,07
18
1,0
12
1,02
6
1,08
23
0,99
20
1,02
16
1,03
11
1,0
6
1,08
26
1,0
27
1,01
15
1,06
10
1,01
22
1,11
17
1,02
11
1,0
5
1,08
19
1,01
25
1,11
21
1,07
16
1,03
10
1,01
4
0,99
14
1,0
9
1,03
23
0,99
24
1,02
25
1,11
9
1,03
27
1,01
24
1,02
20
1,02
15
1,06
3
0,99
4
0,99
19
1,01
20
1,02
14
1,0
28
1,05
26
1,0
23
0,99
19
1,01
8
1,01
3
0,99
14
1,0
15
1,06
16
1,03
17
1,02
18
1,0
8
1,01
9
1,03
7
1,08
6
1,08
5
1,08
8
1,01
2
0,98
2
0,98
12
1,02
4
0,99
3
0,99
2
0,98
1
0,96
2
0,98
3
0,99
12
1,02
13
1,06
2
0,98
4
0,99
5
1,08
6
1,08
2
0,98
13
1,06
11
1,0
10
1,01
9
1,03
8
1,01
18
1,0
17
1,02
16
1,03
15
1,06
14
1,0
3
0,99
8
1,01
14
1,0
19
1,01
23
0,99
26
1,0
4
0,99
22
1,11
21
1,07
20
1,02
19
1,01
8
1,01
9
1,03
15
1,06
20
1,02
23
0,99
9
1,03
14
1,0
4
0,99
10
1,01
16
1,03
21
1,07
10
1,01
25
1,11
24
1,02
5
1,08
15
1,06
19
1,01
26
1,0
6
1,08
11
1,0
16
1,03
20
1,02
23
0,99
6
1,08
12
1,02
17
1,02
21
1,07
24
1,02
7
1,08
27
1,01
1,04
28
1,05
27
1,01
25
1,11
22
1,11
18
1,0
13
1,06
28
1,05
0,96
Obrázek 13: Porovnání vyhoření palivových souborů s ETE na konci 2. kampaně (11, 74 GW d/tHM )
19
5
Závěr
V disertační práci jsou stručně uvedeny současně používané metody analýzy
průběhu vyhořívání paliva v jaderných reaktorech. Většinou jsou implementovány do komerčních programů určených pro konkrétní typy jaderných reaktorů. Je popsána metoda Monte Carlo a její aplikace pro simulaci a analýzu
procesu vyhořívání v univerzálních kódech MCNP/X, které jsou dostupné
pro odbornou veřejnost. Postupy a způsoby použití těchto kódů ke stanovení
vybraných neutronově-fyzikálních charakteristik jsou uvedeny v kapitole 3.
Dále je v krátkosti popsán autorem vyvinutý nástroj MODEA, který slouží
ke správě modelů energetických reaktorů pro kódy MCNP/X. Tento nástroj
byl vyvinut cíleně pro tuto disertační práci a pro použití ve výzkumných
projektech s touto tematikou. Díky němu je možné snadno upravovat modely reaktorů a zpracovávat výsledky výpočtů. Nástroj bude dále na KJR
vyvíjen, budou implementovány nové modely reaktorů a bude sloužit k dalším analýzám. V případě zájmu se předpokládá uvolnění nástroje pro širší
odbornou veřejnost (vysoké školy, výzkumné instituce, elektrárny).
Jedna z nejdůležitějších pasáží práce je určení vlivů vybraných parametrů výpočetních modelů na průběh vyhořívání jaderného paliva (viz kapitola 5). Ze získaných výsledků vyplývá, že nejvýznamněji ovlivňuje vyhořívání volba množiny štěpných produktů, kdy při použití nejmenší množiny
č. 1 s dvanácti štěpnými produkty je po čtyřech letech hodnota kef nadhodnocena o 9, 5 % a má stále rostoucí trend. Méně významný je vliv parametru
minimální koncentrace izotopů. Při volbě hodnoty 1·10−6 dosahuje nadhodnocení kef vůči volbě hodnoty 1 · 10−10 přibližně 3, 6 % a je stabilní.
Prodlužování délky výpočetního kroku z 15 dní na 60 dní vede k nadhodnocení kef přibližně o 0, 8 % na konci čtvrté kampaně a má rostoucí
trend. Vliv axiálního členění palivových proutků je u hodnoty kef na úrovni
+0, 6 %. Není však dostatečně prokázáno, že v případě složitějších palivových souborů a při použití individuálních palivových souborů na 28 pozicích AZ, by nedošlo k výraznému ovlivnění hodnoty kef . V rámci testovaných parametrů karty KCODE byla pozorována odchylka v pásmu ±0, 4%, je
vysoce pravděpodobné, že při výraznějším zhoršení parametrů karty KCODE,
by odchylka byla výraznější.
Vliv izotermického přiblížení v modelu není dost dobře možné popsat
bez přesného termohydraulického výpočtu. Byl proveden pouze jednoduchý srovnávací výpočet, kdy byla změněna hustota chladiva v axiálním směru,
aby lépe odpovídala skutečnému rozložení teplot a výkonů v reaktoru. Ukázalo se, že vliv na kef je patrný pouze v první kampani, kdy je významný
také vliv na hmotnosti štěpných produktů a izotopů. Význam toho srovnání
20
je značně sporný, jedna z důvodu absence přesného termohydraulického výpočtu, ale také díky přítomnosti vyhořívajícího absorbátoru (IFBA)v palivu,
zejména během první kampaně. Tento absorbátor výrazně ovlivní axiální
rozložení výkonu a tudíž může být použitý model axiálního rozložení teploty chladiva na v první kampani značně nepřesný.
Druhou stěžejní částí práce je kapitola 6 se simulací prvních dvou kampaní druhého bloku jaderné elektrárny Temelín. Přes všechna zanedbání v modelu reaktoru se hodnota kef během první kampaně stabilně drží v pásmu
1, 002 až 1, 006 s průměrnou hodnotou 1, 0017 váženou přes výkon. Během
druhé kampaně se hodnota kef drží v pásmu 0, 997 až 1, 004 s průměrnou
hodnotou 0, 999. Porovnání výsledných hodnot rozložení výkonu s reálnými
daty ukazuje značné nadhodnocení v periferní oblasti AZ na začátku první
kampaně. Toto nadhodnocení je způsobené výrazně zjednodušeným modelem pláště AZ. Nadhodnocení rozložení výkonu se během první kampaně
zmenšuje a přesouvá směrem ke středu AZ. Během druhé kampaně nadhodnocení rozložení výkonu není tak výrazné jako u první kampaně a osciluje mezi periferií a středem AZ. Velice příznivě vychází porovnání celkového vyhoření jednotlivých palivových souborů po druhé kampani s reálnými daty. Objevují se odchylky v pásmu −4 až +11 %. Prokazuje se tím
velice dobrá shoda (vzhledem k použitým zanedbáním) mezi modelem a realitou. V kapitole 6 je navíc analyzována řada dalších neutronově fyzikálních
charakteristik, což demonstruje možnosti kódů MCNP/X pro různé analýzy
palivových cyklů energetických reaktorů.
Na základě uvedených výsledků a závěrů shledává autor kódy MCNP/X
velice dobře použitelnými pro akademické účely. Aby byly kódy použitelné
i pro komerční účely, je třeba vyřešit následující nedostatky:
1. odstranit co nejvíce zjednodušení v modelu:
(a) relativně snadno by měl jít zpřesnit zjednodušený model pláště
AZ, což by mělo přispět k lepší shodě výsledných rozložení výkonu a vyhoření s realitou
(b) propojení kódů MCNP/X s termohydraulickými kódy již nemusí
být tak snadné a jednoduché a bude vyžadovat spoustu úsilí
(c) detailnější materiálové členění paliva v axiálním i radiálním směru
bude podstatně zvyšovat nároky na pamět’ a výpočetní čas a zároveň může zkomplikovat problematiku uvedenou v následujícím
bodě
2. vyřešit problém neschopnosti kódu provést simulaci třetí kampaně: pravděpodobně způsobeno příliš velkým počtem izotopů v jednotlivých ma21
teriálech paliva, vhodné řešení budou muset přinést vývojáři kódu (potlačení pomocí filtrace izotopů ve vstupních souborech vede ke značným odchylkám kef )
3. snížit výpočetní náročnost simulací: význam tohoto bodu bude narůstat
s tím, jak se bude zvyšovat přesnost modelu (první bod); možnou cestou je výrazné přepracování kódu a jeho optimalizace (tímto směrem
se ubírá konkurenční stochastický kód Serpent 2) a nebo lze spolehnout
na klesající ceny výpočetního hardware
Na základě výsledků celé práce lze považovat stanovené cíle za splněné a
označit je jako hlavní přínosy této práce.
22
Seznam literatury použité v tezích
[1] Bomboni, E.; Cerullo, N.; Fridman, E.; aj.: Comparison among MCNPbased depletion codes applied to burnup calculations of pebble-bed HTR
lattices. Nuclear Engineering and Design, ročník 240, č. 4, 2010: s. 918 – 924,
ISSN 0029-5493.
[2] Cao, Y.; Gohar, Y.; Broeders, C. H.: MCNPX Monte Carlo burnup simulations of the isotope correlation experiments in the NPP Obrigheim. Annals of Nuclear Energy, ročník 37, č. 10, 2010: s. 1321 – 1328, ISSN 03064549.
[3] Koleska, M.; Ernest, J.; Marek, M.: The Implementation of the IRT-4M
Burn-up Model for Calculation of the LVR-15 Reactor. In PROCEEDINGS
OF THE 13TH INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE ELECTRIC POWER ENGINEERING 2012, VOLS 1 AND 2, VSB-TECH UNIV OSTRAVA, 2012, ISBN 978-80-214-4514-7, s. 1229 – 1233, 13th International
Scientific Conference on Electric Power Engineering (EPE), Brno, CZECH
REPUBLIC, MAY 23-25, 2012.
[4] Reyes-Ramírez, R.; del Campo, C. M.; François, J.-L.; aj.: Comparison of
MCNPX-C90 and TRIPOLI-4-D for fuel depletion calculations of a Gascooled Fast Reactor. Annals of Nuclear Energy, ročník 37, č. 8, 2010: s. 1101
– 1106, ISSN 0306-4549.
[5] Štefan Čerba; Vrban, B.; Lüley, J.; aj.: Verification of spectral burn-up codes on 2D fuel assemblies of the GFR demonstrator ALLEGRO reactor.
Nuclear Engineering and Design, ročník 267, č. 0, 2014: s. 148 – 153, ISSN
0029-5493.
23
Seznam prací dizertanta vztahujících se k dizertaci
1. Huml, O. - Matějka, K.: Analýza problematiky dosažení vyššího vyhoření
paliva v reaktorech typu VVER. Praha: ČVUT, Fakulta jaderná a fyzikálně
inženýrská, Katedra jaderných reaktorů, 2007. 005. 19 s. (podíl 50 %)
2. Sklenka, L’. - Frýbort, J. - Huml, O. - Kobylka, D. - Šedlbauer, M.: Vliv
vyššího vyhoření paliva v reaktorech typu VVER na inventář transuranů
v palivu a termomechanické vlastnosti paliva. Praha: ČVUT, Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská, Katedra jaderných reaktorů, 2008. KJRFT-TA3/071/2008. 58 s. (podíl 24 %)
3. Sklenka, L’. - Frýbort, J. - Huml, O. - Kobylka, D.: Studium vyššího vyhoření paliva v reaktorech typu VVER na neutronické a termofyzikální vlastnosti paliva. Praha: ČVUT, Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská, Katedra jaderných reaktorů, 2009. KJR-FT-TA3/071/2009. 44 s. (podíl 25 %)
4. Sklenka, L’. - Frýbort, J. - Huml, O. - Kobylka, D.: Analýza možnosti dosažení vyššího vyhoření paliva v reaktorech typu VVER - Závěrečná zpráva
o řešení projektu MPO č. FT-TA3/071 Bezpečnostní aspekty pokročilých jaderných reaktorů na Katedře jaderných reaktorů FJFI. Praha:
ČVUT, Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská, Katedra jaderných reaktorů, 2010. KJR-FT-TA3/071a/2010. 18 s. (podíl 25 %)
5. Huml, O.: Výzkum metod optimalizace palivového cyklu pro JE v ČR. Praha:
ČVUT, Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská, Katedra jaderných reaktorů, 2010. CTU-14117-HUM-2010-01. 19 s.
6. Huml, O.: Analysis of VVER-1000 fuel cycle using MCNPX code. In Proceedings of the 13th International Scientific Conference EPE 2012. Brno:
Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2012, p. 1235-1239. ISBN 978-80-214-4514-7.
7. Huml, O.: Parametrizace modelu pro stanovení spojité hustoty neutronového
toku kódem MCNPX. Praha: ČVUT, Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská, Katedra jaderných reaktorů, 2013. 108 s.
Seznam ostatních publikací a prací dizertanta
1. Huml, O.: Determination of Neutron Flux Density Distribution in the Core
with LEU Fuel IRT-4M at the Training Reactor VR-1. In RERTR-2007 In-
24
ternational Meeting on Reduced Enrichment for Research and Test Reactors. Chicago: Argonne National Laboratory , 2007, p. 27.
2. Kolros, A. - Katovský, K. - Huml, O. - Vinš, M.: Parametrizace ozařovacích míst v aktivní zóně školního reaktoru VR-1 Vrabec. In Souhrny přednášek semináře Radioanalytické metody IAA 06. Praha: Spektroskopická
společnost Jana Marka Marci, 2007, díl 1, s. 54-58. ISBN 80-903732-1-6.
(podíl 15 %)
3. Matějka, K. - Frýbort, J. - Huml, O.: Vybrané aspekty jaderných paliv pro
pokročilé reaktory. Prague: Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering, 2007. 004. 17 s. (podíl 30 %)
4. Bílý, T. - Frýbort, J. - Heraltová, L. - Huml, O. - Svoboda, O. - et al.:
Citlivostní analýza MCNP modelu školního reaktoru VR-1 Vrabec. Prague:
Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering, 2008. 1. 49 s.
(podíl 16 %)
5. Kolros, A. - Huml, O. - Kříž, M. - Kos, J.: Equipment for Neutron Measurements at VR-1 Sparrow Training Reactor. Applied Radiation and Isotopes.
2010, vol. 68, no. 4-5, p. 570-574. ISSN 0969-8043. IF(2012):1,179; Počet
citací dle Scopus:8 (z toho 2 autocitace) (podíl 30 %)
6. Matějka, K. - Huml, O.: Nuclear education and knowledge management in
the Czech Republic. International Journal of Nuclear Knowledge Management. 2010, vol. 4, no. 2, p. 77-82. ISSN 1479-540X. (podíl 50 %)
7. Rataj, J. - Huml, O. - Kolros, A. - Kropík, M. - Sklenka, L’. - et al.: Reactor
Physics Course at VR-1 Reactor. 1. ed. Praha: Česká technika - nakladatelství ČVUT, 2010. 145 p. ISBN 978-80-01-04584-8. (podíl 16 %)
8. Huml, O. - Rataj, J. - Kolros, A.: Zařízení pro studium vlastností fotoneutronových zdrojů. [Funkční vzorek]. 2010. (podíl 40 %)
9. Sklenka, L’. - Huml, O. - Boeck, H. - Snoj, L.: Role of EERRI reactor coalition in nuclear educational and training. In NESTet 2011 Transactions
[CD-ROM]. Brusel: European Nuclear Society, 2011, p. 274-278. ISBN
978-92-95064-12-6. (podíl 15 %)
10. Rataj, J. - Huml, O.: Utilization of VR-1 reactor for verification of the neutronic calculations. In Proceedings of the 13th International Scientific
Conference Electric Power Engineering 2012. Brno: Brno University of
Technology, 2012, vol. 2, p. 1025-1029. ISBN 978-80-214-4514-7. (podíl
20 %)
25
11. Kolros, A. - Huml, O. - Kokta, M. - Ryba, J.: Pólový rotační reaktorový
oscilátor s Cd absorbátorem. [Funkční vzorek]. 2012. (podíl 20 %)
12. Kolros, A. - Huml, O.: Ultralineární neutronový detekční systém s reaktimetrem. [Funkční vzorek]. 2012. (podíl 50 %)
13. Kolros, A. - Huml, O. - Luksík, J. - Kaiser, J. - Kokta, M. - et al.: Interaktivní model jaderného reaktoru malého výkonu. [Prototyp]. 2012. (podíl
15 %)
14. Sklenka, L’. - Rataj, J. - Frýbort, J. - Huml, O.: Role of research reactors
in training of NPP personnel with special focus on training reactor VR-1. In
PHYSOR 2012: Advances in Reactor Physics. La Grande Park, Illinois
60526: American Nuclear Society, 2012, p. 1479-1489. ISBN 978-1-62276389-4. (podíl 10 %)
15. Kropík, M. - Huml, O.: Změna vyhodnocování bezpečnostního a varovného
signálu od minimálního výkonu na VR-1. 2012. 20120730. 14 s. (podíl 20 %)
16. Žlebčík, P. - Huml, O. - Rulík, P. - Hýža, M. - Škrkal, J. - et al.: Porovnání
různých detekčních systémů ve štěpném poli radionuklidů. 2013, s. 85. ISBN
9788001053560. (podíl 20 %)
17. Frýbort, J. - Rataj, J. - Huml, O.: Využití výpočetního programu MCNP5 pro
účely výpočtů neutronově-fyzikálních charakteristik školního reaktoru VR-1.
[Uplatněná certifikovaná metodika (do RIV)]. 2013. (podíl 25 %)
18. Kolros, A. - Huml, O.: Způsob stanovení průběhu rychlosti pádu regulačního
prvku jaderného reaktoru. Patent Úřad průmyslového vlastnictví, 304121.
2013-09-25. (podíl 40 %)
19. Rataj, J. - Huml, O. - Heraltová, L. - Bílý, T.: Benchmark experiments for validation of reaction rates determination in reactor dosimetry. Radiation Physics and Chemistry. 2014, Article in Press. ISSN 0969-806X. IF(2012):1,375
(podíl 25 %)
26
Summary
The dissertation thesis examines the possibility of using universal stochastic
codes MCNP and MCNPX for simulation and analysis of power reactors’
fuel cycles. As part of the work the MODEA utility is developed. It is used to
manage power reactors’ models in the codes. This tool is also used to create
input files for calculations and for results post-processing. The influence of
selected parameters of models is evaluated. The main part of the thesis is the
simulation and analysis of the first two campaigns of the second block of the
Temelín nuclear power plant. The simulation tests the usability of the codes
for the analysis of power reactors’ fuel cycles.
Resumé
Disertační práce zkoumá možnosti použití univerzálních stochastických kódů
MCNP/X pro simulace a analýzy palivových cyklů energetických reaktorů.
V rámci práce je vyvinutý nástroj MODEA, který slouží ke správě modelů
energetických reaktorů pro kódy MCNP/X. Tento nástroj je využit k vytváření vstupních souborů pro výpočty a ke zpracování výsledků. Významnou
částí práce je stanovení vlivu vybraných parametrů výpočetních modelů na
průběh vyhořívání jaderného paliva. Další stěžejní částí je simulace a analýza
prvních dvou kampaní druhého bloku jaderné elektrárny Temelín a otestování použitelnosti kódů MCNP/X pro analýzy palivových cyklů energetických reaktorů.
27