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Optimización del ensamblaje de combustible FHR similar al AGR utilizando un algoritmo de enjambre de partículas multiobjetivo

Autores: Margulis, Marat; Shwageraus, Eugene

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Optimización del ensamblaje de combustible FHR similar al AGR utilizando un algoritmo de enjambre de partículas multiobjetivo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Nuclear

Palabras clave

Sal de fusión
Refrigerante
Reactores avanzados refrigerados por gas
Reactor de alta temperatura refrigerado por sal de fluoruro
Conjunto de combustible
Optimización por enjambre de partículas multiobjetivo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La utilización de sal fundida como refrigerante en lugar de dióxido de carbono en los reactores avanzados de gas refrigerado (AGRs) puede aumentar potencialmente la densidad de potencia del núcleo, simplificar el caso de seguridad y acortar el tiempo necesario para el desarrollo del reactor de alta temperatura refrigerado por sal de fluoruro (FHR). Sin embargo, el cambio de refrigerante tiene un fuerte impacto en el comportamiento del sistema. Por lo tanto, se requiere un nuevo tipo de ensamblaje de combustible. Sin embargo, el diseño de un nuevo ensamblaje se ve afectado por una amplia gama de parámetros. La búsqueda sistemática a través de todas las configuraciones potenciales es prohibitivamente costosa en términos computacionales. En este trabajo, se utiliza un algoritmo de optimización por enjambre de partículas multiobjetivo (MOPSO) para identificar las configuraciones candidatas más atractivas para el ensamblaje híbrido tipo AGR-FHR. El primer paso de optimización se centra en parámetros de diseño básicos como el radio y la enriquecimiento de los pines de combustible, su número y disposición. MOPSO se basa en el concepto de dominancia de Pareto, que se utiliza para determinar la dirección de vuelo de las partículas simuladas. El resultado del proceso de optimización proporciona información sobre familias de soluciones posibles, que se describen mediante el frente de Pareto.

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