Разработка кросс-платформенного универсального кода для анализа неопределённостей Моисеенко Е. В., Тарасов В. И. ИБРАЭ РАН, Москва XI Международная конференция.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Верификация модели физико- химических процессов в расплаве на внекорпусной стадии тяжёлой аварии Моисеенко Е. В., Филиппов А. С., Киселёв А. Е. ИБРАЭ РАН,
Advertisements

Кросс-платформенный код Varia для многовариантных расчётов с анализом неопределённостей: возможности и перспективы Моисеенко Е. В., Дробышевский Н. И.
Моделирование внекорпусной стадии тяжёлой аварии кодом СОКРАТ/HEFEST: взаимодействие тепловыделяющего расплава с бетоном Моисеенко Е. В., Филиппов А. С.
Моделирование взаимодействия тепловыделяющего расплава с бетоном кодом HEFEST-EVA Моисеенко Е. В. ИБРАЭ РАН Международная школа-семинар по ядерным технологиям.

Ф. Т. Алескеров, Л. Г. Егорова НИУ ВШЭ VI Московская международная конференция по исследованию операций (ORM2010) Москва, октября 2010 Так ли уж.
20 Всего заданий Введите фамилию и имя Внетабличное умножение и деление умножение и деление Начать тестирование Мартиросова С.Н МОУ средняя общеобразовательная.
Применение генетических алгоритмов для генерации числовых последовательностей, описывающих движение, на примере шага вперед человекоподобного робота Ю.К.
Тема 11 Медицинская помощь и лечение (схема 1). Тема 11 Медицинская помощь и лечение (схема 2)
8 класс Входное тестирование. 1.Сравните картинки и назовите состояния вещества.
Маршрутный лист «Числа до 100» ? ? ?
ЗРИТЕЛЬНЫЕ ИЛЛЮЗИИ ОПТИЧЕСКИЕ ОБМАНЫ 1. Зрительная иллюзия – не соответствующее действительности представление видимого явления или предмета из-за особенностей.
Типовые расчёты Растворы
1 Локализация разрывов в газодинамических полях полученных методом сквозного счета и адаптация расчетной сетки к положению разрывов Плёнкин Андрей Валерьевич.
РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИТУАЦИЙ ДОМЕННОГО ЦЕХА С ЦЕЛЬЮ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ.
Урок повторения по теме: «Сила». Задание 1 Задание 2.
Методы оценки времени отклика задач в двухъядерных системах реального времени СоискательГуцалов Н.В. Научный руководитель д.т.н., профессор Никифоров В.В.
ИД «Первое сентября». Журнал «Физика» 2/ Роза ветров 9 ИД «Первое сентября». Журнал «Физика» 2/2014.
UML МИЭМ, План лабораторной UML Краткий обзор средств моделирования Паттерны проектирования Практическая часть 2.
Научный руководитель : доктор технических наук, профессор Кувалдин Александр Борисович МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) Аспирант:
Транксрипт:

Разработка кросс-платформенного универсального кода для анализа неопределённостей Моисеенко Е. В., Тарасов В. И. ИБРАЭ РАН, Москва XI Международная конференция «Безопасность АЭС и подготовка кадров – 2009» Обнинск 29 сентября – 2 октября 2009

Актуальность вероятностных методов оценки качества моделирования Переход от консервативных к реалистичным методам моделирования аварийных процессов – требуется оценка качества моделирования, в т.ч. устойчивости моделей Появление многоядерных и многопроцессорных систем – возможность массового счёта

Примеры неопределённостей Для аварии типа LB-LOCA реакторов типа PWR модель, предлагаемая Westinghouse, предусматривает 37 варьируемых параметров, разбитых на 4 группы: Исходное состояние жидкости в реакторе Исходное распределение тепловыделения Теплогидравлические модели Модели твэлов Cesare Frepoli. An Overview of Westinghouse Realistic Large Break LOCA Evaluation Model

Примеры неопределённостей Оксидный слой ~ 6200 кг/м 3 T ~ 2200 K Металлический слой ~ 6870 кг/м3 T ~ K Зависимость времени инверсии расплава в УЛР от теплового эффекта реакции разложения гематита

Методика анализа неопределённостей Размер выборки P{m < R M } =, где R – отклик системы, (m, M ) – доверительный интервал n – размер выборки Зависимость и от размеров выборки: 1 – n n-1 + (n – 1) n (Уилкс) n 0,9038 0,9593 0,99662

Методика анализа неопределённостей Определение порога чувствительности k – количество варьируемых параметров, a i – коэффициенты регрессии для независимых параметров - систематическая ошибка M(a + p) 2 min

Требования к коду Кроссплатформенность Параллелизм Унифицированный набор входных данных для кода Средства разработки: Python + стандартный Fortran-90 Обеспечивается средствами ОС Язык описания и внутреннего представления данных - XML

Вариация параметров Способы варьирования параметров Равномерное распределение Нормальное распределение Задание фиксированных параметров

Структура кода Описание варьируемых параметров Формирование входных файлов Расчётный код Результат Анализ неопределённостей На языке XML … На XML внутри кода, на языке расчётного кода на диске HEFEST, CORCON, …

Демонстрация работы кода Эксперименты SACR (НИТИ им. Александрова) 1. Защитный бокс. 2. Жертвенный материал 3. Расплав кориума. 4. Индуктор. 5. Холодный тигель. 6. Кварцевая обечайка. 7. Вход и выход охлаждающей воды 8. Водоохлаждаемая крышка. 9. Смотровое окно для пирометра. 10. Вход газа. 11. Газовые баллоны. 12. Газовые редукторы. 13,14,15,16 Вентили. 17. Привод 18. Сливная воронка. 19. Пирометр спектрального отношения 20. Инфракрасный пирометр. 21. Основная аэрозольная магистраль 22. Крышки смотровых окон. 23. Главный фильтр. 24. Высокочастотный генератор. 25. Вентилятор

Демонстрация работы кода Эксперимент SACR - 7 Кориум С-32: 76 % UO % ZrO % Zr Жертвенный материал: 85 % Fe 2 O % Аl 2 О 3 Исходный состав После взаимодействия (14 c) 65 % UO x % ZrO x % Zr + 0 % FeO + 3 % Al 2 O % Fe x= 0..4

Демонстрация работы кода Эксперимент SACR - 7 Расчётная концентрация циркония a Q_ext = a qhemabl = = 0.70 a (syst) = 0.08

Демонстрация работы кода Эксперимент SACR - 2 Кориум С-100: 66 % UO % ZrO % FeO Жертвенный материал: 89,7 % Fe 2 O 3 + 3,6 % Na 2 B 4 O ,7 % M500 Исходный состав Скорость взаимодействия От 1,0 до 0,2 мм/с в зависимости от фазы эксперимента и режима нагрева

Демонстрация работы кода Эксперимент SACR - 2 Расчётная скорость продвижения фронта плавления a Q_ext = 0.84 a qhemabl = 0.50 = 0.70 a (syst) = 0.18

Заключение Разработанный код адекватно описывает влияние неопределённостей на результат моделирования Код может быть легко адаптирован написанием конвертера в язык XML для работы с любой программой, использующей структурированный язык входных файлов Код является кросс-платформенным

Спасибо за внимание!