铅铋堆堆芯多物理场实时监测

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。 > ⚠️ 关于本人的工作范围 > > 本项目为课题组协作项目，本人仅承担其中的多物理场正向仿真部分，项目的核心创新（基于卡尔曼滤波的在线反演重建算法）由课题组其他成员负责： > > ✅ 本人承担（多物理场仿真） > > - 构建铅铋堆堆芯三维温度场与流场计算模型，融合瞬态导热-对流耦合换热方程与堆芯功率模型 > - 承担流动耦合换热的多物理场仿真，分析不同管道内的流动换热特性 > - 通过对大量工况的求解，为建立三维温度场、流场与外壁温度之间的映射数据库提供数据支撑 > > ❌ 非本人工作（课题组其他成员承担，本人未参与） > > - 卡尔曼滤波及其改进算法（EKF / UKF）的在线反演重建算法开发 > - Tikhonov 正则化、截断奇异值分解、RTS 平滑等病态问题与去时滞技术 > - 测量信息融合、误差传播模型与不确定性量化评价体系 > - 以铅铋合金为冷却液的实验平台搭建与实验验证 ---

研究背景与意义

> 以下为项目整体研究背景，用于说明本人所承担仿真工作所处的技术背景。

铅铋快堆的战略价值

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。

核心挑战

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：

• 只能测量离散点的出口冷却剂温度，无法获得堆芯内部三维温度分布
• 堆芯内部结构复杂，流场-温度场高度耦合，全堆芯模拟计算量巨大
• 工作环境恶劣，对测温装置要求极高

研究思路

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。

研究内容

一、铅铋堆堆芯导热对流耦合换热建模

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：

• 将连续物理场离散化，大幅降低计算量
• 通过对大量工况的求解，建立三维温度场、流场与外壁温度之间的映射数据库
• 结合人工神经网络实现堆芯内部场的快速求解

二、基于卡尔曼滤波的多物理场协同在线重建

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：

• 信息融合与分类：研究不同测量信息间的相互关系，发展归一化因子和加权因子
• 正则化技术：采用 Tikhonov 正则化、截断奇异值分解等手段改善重建过程的病态特性
• 平滑技术：耦合固定滞后平滑和 RTS 固定区间平滑技术，降低重建结果的时滞效应
• 误差量化：引入过程和测量噪声协方差分析，建立完整的误差传播模型

三、不确定性分析与实验验证

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：

• 反应堆本体（电加热器替代堆芯，降低实验成本与灵活性）
• 温度测量系统（壁面热电偶阵列）
• 冷却水循环系统

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。

技术路线

采用"理论建模 → 数值模拟 → 实验验证"三位一体的研究方案：

• 正向建模：构建铅铋堆堆芯导热对流耦合传热模型，探索冷却液温度-内部温度场-流场间的关联规律
• 反演重建：发展基于卡尔曼滤波的多物理场在线协同重建算法，解决"强非线性、多场耦合、大计算量、高串扰"问题
• 实验验证：搭建原理样机实验台，验证重建技术的可行性与准确性

创新特色（项目整体）

• 由表及里的测量范式：通过外壁可测温度反演内部不可测场，突破传统芯内测量的局限
• 多物理场协同重建：温度场、流场、功率分布三场联合在线反演，解决单一物理场重建的信息不足问题
• 不依赖初值的实时算法：卡尔曼滤波技术克服了传统优化算法计算效率低、易陷入局部最优的缺点

研究基础（课题组既有积累）

> 以下为课题组在本方向的前期积累，为项目提供理论支撑，非本人成果。

边界热流快速重建

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。

多参数反演算法

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。

三维温度场重建

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。

微通道换热器研究

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。

技术栈

• 本人使用: 导热对流耦合方程建模、三维温度场/流场数值仿真
• 项目整体: 有限体积法（FVM）、卡尔曼滤波（KF / EKF / UKF）、RTS 平滑、Tikhonov 正则化、截断奇异值分解（TSVD）、全变分正则化、微粒群算法（PSO）/ 蚁群算法 / 遗传算法、Linux 集群、Ansys、MATLAB