[发明专利]一种基于多种重构算法重构反应堆时空分布模型的方法和装置

说明书

本发明提供一种基于多种重构算法重构反应堆时空分布模型的方法和装置，该方法包括:步骤S1、获取各传感器采集的样本测试数据；步骤S2、根据所述多种重构算法和所述样本测试数据推演获得任意时空位置点的预测数据；步骤S3、根据所述重构算法和所述样本测试数据推演获得所述样本测试数据的交叉检验数据集合；步骤S4、根据所述交叉检验数据集合构建拟合模型；步骤S5、根据所述任意时空位置点的预测数据和所述构建的拟合模型获得反应堆的时空分布模型。本发明能够突出结果较准确的重构算法的优点，而降低结果较差的重构算法的缺点，从整体上实现多种重构算法的组合。

技术领域

本发明涉及核反应堆的监测测量领域，尤其涉及一种基于多种重构算法重构反应堆时空分布模型的方法和装置。

背景技术

目前堆芯监测或者堆芯运行诊断(或者事故诊断等)都依赖于各种测量装置，或称为探测器，典型探测器包括：核电厂反应堆一、二回路系统的各种温度、压力、液位或中子通量或中子能谱等测量，还包括其他的物理量测量仪器，例如电厂辐射剂量监测所需的相关测量仪器等。

首先，各类探测器本身都有其局限性。例如探测器的测量精度问题，以及探测器的空间分布等。即探测器不可能百分百准确无误，而且不可能在所知影响区域的所有位置都布置探测器。

其次，探测器表征的物理量，并非核电厂真正关注的物理量。例如探测器通常得到测量电流或者电压信号等，而电厂关注的可能是其信号的本质来源如中子通量水平等。因此物理量之间的转换因子需要定义。显然，该转换因子，只能通过理论计算或者大量的经验数据拟合公式计算得到。

再次，所需探测的物理量本身的具体属性差异较大而且往往未能事先可知。例如有些物理量本身在空间或时间上变化比较缓慢，就有光滑或者其特征函数的偏导数是连续等等特征。然而有些物理量本身在空间或时间上呈现跳跃性或剧烈变化。这种属性的未知性对于监测要求大幅提高，典型的大部分的重构算法等能有效重构在变化缓慢的时空分布，但对剧烈变化的时空分布却需要做更多的处理(典型地，需要进行时空变换等，使其更平缓)。

最后，在综合考虑探测器局限性、物理量的内在属性和物理量转换关系等特点后，需要定义全局重构算法。该算法将探测器的信号转化为堆芯监测或者诊断的物理量的时空分布。例如事故诊断，在获取局部的某些特征物理量的时空测量值后，根据算法推算潜在来源事故特征的时空分布或概率分布等。又如，在堆芯运行监测时，在获取堆芯局部测量点的探测器测量后，经过重构算法，计算获得关注特征量的三维时空分布等等。

为提高堆芯运行监测或事故监测相关物理量的时空分布的精度，往往从两个角度出发：

(1)从探测器角度：提高探测器本身的精度，获取精度更高测量值。探测器布置更合理。

(2)从重构算法的角度，采用更高效率或更高精度的优化算法等等，获得更精确或者经过权衡后更符合实际的算法。

在工程应用上，基于各种原理和假设，已经开发了多种类型的重构算法，这些算法各有利弊：有些算法能够有效的减少探测器的不确定度和模拟全时空区域的整体变化趋势，但却忽略了局部高阶精细的变化；有些算法能够模拟高度扭曲变化的局部趋势，却对探测器的布置和探测器的失效特别敏感；有些算法能够实现高精度的时空区域的模拟，却需要耗费大量的计算资源或者计算收敛性不够好；有些算法适用于反应堆的趋势变化不明显的场景；有些算法，却能适用于反应堆的异常运行工况的变化。针对具体的问题，繁多的重构算法如何选择和应用是一个新的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种综合考虑不同重构算法，并使得最终的重构模型能够显著优于所有的成员算法的重构方法和装置。

本发明提供一种基于多种重构算法重构反应堆时空分布模型的方法，包括如下步骤:

步骤S1、获取各传感器采集的样本测试数据；