铅铋堆堆芯多物理场实时监测

基于卡尔曼滤波技术，结合瞬态导热对流耦合换热方程，构建核反应堆堆芯温度场与流场计算模型，发展多物理场在线协同重建方法。

项目概述

中广核-哈工大先进核能研究院自主探索预研项目。针对铅铋快堆堆芯多物理场在线测量中的核心难题，提出基于卡尔曼滤波技术的堆芯三维温度场、流场与功率分布协同实时重建方法。

核能是实现"碳达峰、碳中和"目标的重要替代能源。铅铋快堆的提出实现了核能利用设备的小型化，拓展了核能在偏远地区供电、海洋平台、分布式能源等场景的应用。

核反应堆的温度控制是保证其安全、高效运行的关键。然而，堆芯内燃料组件和芯块内部的温度无法直接测量，目前依赖间接参数估计。错误的估计可能导致超功率运行，引发严重事故。与此同时，现有的堆芯温度监测存在三大瓶颈：

本项目独辟蹊径——不试图直接模拟堆芯内部复杂的流场，而是通过测量反应堆本体外壁的时变温度及堆外泄漏中子通量，利用卡尔曼滤波技术反演重建堆芯内部的多物理场分布。这一"由表及里"的逆问题求解策略，既绕开了海量正问题计算，又实现了真正的实时在线监测。

建立冷却液出口温度、内部温度场及局部流场之间的映射关系，考察铅铋合金流动与热物性变化对堆芯内外流场与温度场的影响。在保证计算精度的前提下，发展稳定高效的迭代求解格式，兼顾计算效率与适用性。 关键技术点：

这是本项目的核心创新——利用卡尔曼滤波及其改进算法（扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波），基于实时测量信息对堆芯内部温度场与流场进行同时、在线重建。 主要技术手段：

搭建以铅铋合金为冷却液的复杂结构内流场及温度场在线协同测量实验平台。基于贝叶斯估计理论，考察测量信息、物性参数及模型不确定性对重建结果的影响，建立量化评价体系。

实验系统组成：

核心优势：不需要在堆芯高温区布置热电偶，大幅降低对测温元器件的要求。

采用"理论建模 → 数值模拟 → 实验验证"三位一体的研究方案：

课题组在以下方向有深厚积累，为项目提供理论支撑：

建立了参与性介质中边界瞬态热流的实时在线重建策略。相比传统优化算法，所建模型不依赖初值，仅需当前时刻的测量信息即可获得重建结果。引入未来短时期内测量信息显著降低了重建时滞。

在国际上率先开展基于群体智能算法（改进蚁群算法、改进微粒群算法、改进磷虾算法等）的弥散介质辐射逆问题研究，克服辐射逆问题的高度非线性和不适定性，实现多层介质的多参数高精度联合重构。

提出基于单相机光场成像的高温弥散介质温度场重建方法。将多光谱光场成像技术与光谱分析和辐射反问题相结合，发展了一套新型光谱诊断技术。在重建算法中引入全变分正则化，结合微粒群算法与共轭梯度法构建混合优化算法，实现发光火焰的三维温度场和辐射物性场的协同重建。

曾获批铅铋堆微通道换热系统多目标优化与研制项目，在微流道流动换热特性数值计算方面有扎实积累。