一种基于修正信号优化处理的反应性测量方法与流程
本发明涉及核反应堆反应性测量及处理领域，具体一种基于修正信号优化处理的反应性测量方法。
背景技术：
核反应堆堆芯的反应性测量主要针对物理试验过程中的控制棒积分价值、卡棒次临界度、停堆深度等测量过程。
核电站常用的反应性测量方法有：调硼法、换棒法以及动态刻棒法。其中，调硼法通过调硼浓度测量控制棒微、积分价值，但测量时间长且成本高；
换棒法不需要调硼、耗时稍短，可测控制棒积分价值；
动态刻棒法通过下插控制棒，结合计算分析与实测数据，可在较短时间内较精确地测量控制棒积分价值，是现在核电站广泛使用的方法。
但上述方法一般用于约2000pcm以内的反应性测量，用于大反应性测量具有局限性。
现常用的大反应性测量方法为落棒法。
落棒法的基本原理是：瞬时将控制棒落入处于临界状态的反应堆内，同时测量中子计数率随时间的变化，结合落棒前后的中子计数率计算出待测的反应性。该方法通过落棒，可实现控制棒积分价值、卡棒次临界度、停堆深度等大反应性的快速测量，但该方法基于点堆模型，测量结果易受中子通量空间效应的影响，在大反应性测量过程中存在误差。为获得更加准确的大反应性测量结果，需基于三维时空动力学分析，对落棒法测量过程进行修正。
在反应性测量过程中，中子信号是进行反应性测量的关键参数，该量在测量过程中受统计涨落、高压纹波以及电磁干扰等因素的影响，测量结果存在一定不确定度。因此，在反应性测量过程需要进行不确定度分析，优化测量数据，降低其不确定度的影响，从而提高测量效率和准确性。
目前国内尚无其他单位开展过基于修正信号优化处理的反应性测量方法研究或相关专利技术的报道。因此，需要针对自主堆芯与国外堆芯的差异性，掌握自主化的基于修正信号优化处理的反应性测量方法，为堆芯反应性的高效、准确测量提供能力。
技术实现要素：
本发明目的提供一种基于修正信号优化处理的反应性测量方法，该方法是一种可减小反应性测量过程中子信号统计涨落、高压纹波以及电磁干扰等因素影响的反应性测量方法，针对动态反应性测量，弥补现有测量方法的不足，提高反应堆反应性测量的效率及准确性。
本发明通过下述技术方案实现：
一种基于修正信号优化处理的反应性测量方法，包括以下步骤：
s1、最大频率采样处理：在反应堆引入反应性时、并进行中子信号监测、并采用设置为最大采样频率的数据采集卡进行中子信号采样；数据采集卡输出最大采样频率为fmax的一组中子信号序列ifmax；该中子信号序列ifmax中包括i个中子信号数据测量值，分别是i1、i2、…ii；i表示采样点，i的大小根据fmax决定；
s2、剔除法降采样处理：采用等间隙剔除部分数据点对中子信号序列ifmax进行n次降采样处理，获得采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn；f1、fn均比fmax小；
s3、实测不确定度评估：对采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn进行实测不确定度评估，获得不同采样频率下的中子信号序列的实测不确定度；
s4、修正：引入修正因子对采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn进行修正，获得修正后中子信号序列；引入修正因子的不确定度对采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn的实测不确定度进行不确定度合成，获得修正后中子信号序列的修正合成不确定度；
s5、最优判定：根据修正后采样频率为f1的中子信号序列if1的修正合成不确定度…采样频率为fn的中子信号序列ifn的修正合成不确定度进行最优判定，从中选出最优不确定度的修正信号数据组，记最优不确定度对应的中子信号序列为最优中子信号序列；
s6、反应性分析：采用最优中子信号序列进行反应性测量计算分析，获得反应性测量结果，对最优中子信号序列的不确定度合成，获得反应性测量结果对应的不确定度。
本发明的设计原理为：
在现有测量中，一般没有考虑环境影响，而是直接将测量的中子信号代入到反应性计算中。
本发明的应用领域为核反应堆的反应性测量，其测量环境较为复杂，一般影响因素有：信号统计涨落、高压纹波以及电磁干扰等因素影响；若不考虑环境影响而只考虑点堆测量模型系统误差，其获得的反应性还存在一定不确定度。
发明需要设计一种处理方法，有效地减小测量环境的影响；本发明对修正后的中子信号进行降采样处理、同时构建标准不确定度去评估降采样后的中子信号的不确定度，从而将实测修正后的数据优化重构以降低其不确定度，以此减小实测环境的影响。其可以从这些数据组中优选具有最优不确定度的中子信号组，这样就减弱了环境影响；其所选的最优的中子信号组可以用于后续的反应性处理。在本发明中，先对中子信号进行降采样处理，进行中子信号修正，消除点堆测量模型系统误差，减小测量环境带来的不确定度的影响，最后进行反应性计算。
本发明先采用最大频率进行采样，这样即可一次采样获得足够的数据点，然后采用平均法降采样处理形成不同的数据组，这样直接获得在相同采样环境下的不同频率的数据组，这些数据组的外部环境相同。而传统的方法是重复采样次数，而每次不同频率的采样中，测量时间大幅增加，测量效果过低，且每次测量的环境状态无法保证完全相同，不利于相互比较。
实测不确定度评估是指针对实际环境的反应堆所获得中子信号进行不确定度评估，从而获得实测中子信号的不确定度。实测不确定度评估过程是相对于剔除法降采样处理这种获得的实测中子信号进行的，具体可以采用典型态下的中子信号的不确定度来对其标定，其中，构建典型态下的中子信号的不确定度相当于构建了一种标准查询表或拟合曲线，然后采用这种标准样本对其实测中子信号进行标定即可，其标准查询表或拟合曲线所需的不确定度所标定的标准中子信号与实测中子信号采用相同的传输线路进行测量；这样可以减少误差，而这种实时构建的标准查询表或拟合曲线有利的消除了环境的影响，其与实测环境一致，两种数据能保持一致环境性。
实测不确定度评估是指针对实际环境的反应堆所获得中子信号进行不确定度评估，从而获得实测中子信号的不确定度。实测不确定度评估过程是相对于平均法降采样处理这种获得的实测中子信号进行的，具体可以采用典型态下的中子信号的不确定度来对其标定，也可以直接采用不确定度评估算法对其计算直接获得；其中，构建典型态下的中子信号的不确定度相当于构建了一种标准查询表或拟合曲线，然后采用这种标准样本对其实测中子信号进行标定即可，其标准查询表或拟合曲线所需的不确定度所标定的标准中子信号与实测中子信号采用相同的传输线路进行测量；这样可以减少误差，而这种实时构建的标准查询表或拟合曲线有利的消除了环境的影响，其与实测环境一致，两种数据能保持一致环境性。
优选的，采用构建标准查询表确定实测中子信号的不确定的方法为：
s3、实测不确定度评估的具体过程为：
s31、设置中子信号稳定源，在x典型稳定状态下，对中子信号进行测量，其中每个典型稳定状态下进行y次测量，得到y个标准中子信号，对y个标准中子信号进行不确定度计算获得y标准中子信号的不确定度；
s32、根据s31获得的不确定度形成标准不确定度查询表；
s33、将采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn代入或插值于标准不确定度查询表中得到查表不确定度，查表不确定度记为获得不同采样频率下的中子信号序列的实测不确定度。
优选的，采用构建标准不确定度曲线确定实测中子信号的不确定的方法为：
s3、实测不确定度评估的具体过程为：
s31、设置中子信号稳定源，在x典型稳定状态下，对中子信号进行测量，其中每个典型稳定状态下进行y次测量，得到y个标准中子信号，对y个标准中子信号进行不确定度计算获得y个标准中子信号的不确定度；
s32、根据s31获得的不确定度进行拟合形成标准不确定度曲线；
s33、将采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn代入或插值于标准不确定度曲线中得到拟合不确定度，拟合不确定度记为获得不同采样频率下的中子信号序列的实测不确定度。
所述s31中，不确定度计算采用
优选的，
s2、剔除法降采样处理的具体过程为：
以a个相邻点位中子信号数据测量值为一个等间隙长度，剔除该间隙内的数据点可以得到一个降采样后的中子信号数据测量；其中a＝降采样前频率/降采样后频率。
降采样的本质是减少样点后获得新的数据组，实际上相同于最大频率采样环境下重构出多个新的数据组。比如，假设最大采样频率为1000hz，假设500hz的降采样后频率为目标，则采样点减少了1倍，因此，其a设为2，其中，将最大采样频率所获得的1000个样点依次排序后形成了一个序列，则降采样处理是将第1个样点和第2个样点、第3个样点中剔除第2个样点，依次类推，得到500个样点数据，这500样点数据形成一个新的序列。
具体的，fmax为1000hz，f1为800hz，fn为100hz，该数值仅代表其中的一种示例。
在反应堆引入反应性时、并进行中子监测的过程为：
在反应堆处于临界稳态一定时间后，通过调整控制棒棒位的方式引入反应性，同时采用中子探测器对该调整过程的中子信号进行测量；在测量过程中，采用放大器将中子探测器的测量信号放大、转化为电压信号后传输到最大采样频率的数据采集卡。
s5、最优判定的标准为：
将s4、修正后，获得的不同采样频率下的中子信号序列的修正合成不确定度进行平均值或加权平均值计算，选择计算结果值最低的1组中子信号序列作为最优。
为了后续反应性计算量，本发明直接确定不确定度最优的数据组作为后续测量计算的基础。
不同采样频率下的中子信号序列分别有：采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn，中子信号序列if1包括采样点：if1，1、.....、if1，x，其对应的修正合成不确定度包括：uf1，1、.....、uf1，x，其中子信号序列if1有：(uf1，1+....+uf1，x)/x或q*uf1，1+....+q*xuf1，x/x进行计算,计算结果值记为uf1,同理，其中子信号序列ifn有：计算结果值记为ufn；最优判定则指比较uf1.....ufn的大小；选择值最低的1组中子信号序列作为最优。x为对应的本组中子信号序列中的采样点。q为权重。
引入修正因子c(t)对采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn中t时刻的中子信号数据测量值im,i(t)进行修正，获得修正后中子信号数据测量值为ii(t)＝im,i(t)c(t)；修正因子c(t)为t采样时刻信号的修正因子；
引入修正因子的不确定度u[c(t)]对采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn的实测不确定度进行合成，获得修正后中子信号数据测量值的修正合成不确定度；
本发明的效果在于：针对反应性测量过程中子信号统计涨落、高压纹波以及电磁干扰等因素的影响，建立了一种能够减小上述影响的核反应堆反应性测量方法。采用基于不确定度分析的数学算法，减小中子信号测量不确定度，减小修正因子引入的不确定度，提高反应性测量效率和准确性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
附图1为一种基于修正信号优化处理的反应性测量方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
如图1所示：
s1、最大频率采样处理：在反应堆引入反应性时、并进行中子信号监测、并采用设置为最大采样频率的数据采集卡进行中子信号采样；数据采集卡输出最大采样频率为fmax的一组中子信号序列ifmax；该中子信号序列ifmax中包括i个中子信号数据测量值，分别是i1、i2、…ii；i表示采样点，i的大小根据fmax决定；
s2、剔除法降采样处理：采用等间隙剔除部分数据点对中子信号序列ifmax进行n次降采样处理，获得采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn；f1、fn均比fmax小；
s3、实测不确定度评估：对采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn进行实测不确定度评估，获得不同采样频率下的中子信号序列的实测不确定度；
s4、修正：引入修正因子对采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn进行修正，获得修正后中子信号序列；引入修正因子的不确定度对采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn的实测不确定度进行不确定度合成，获得修正后中子信号序列的修正合成不确定度；
s5、最优判定：根据修正后采样频率为f1的中子信号序列if1的修正合成不确定度…采样频率为fn的中子信号序列ifn的修正合成不确定度进行最优判定，从中选出最优不确定度的修正信号数据组，记最优不确定度对应的中子信号序列为最优中子信号序列；
s6、反应性分析：采用最优中子信号序列进行反应性测量计算分析，获得反应性测量结果，对最优中子信号序列的不确定度合成，获得反应性测量结果对应的不确定度。
本发明先采用最大频率进行采样，这样即可一次采样获得足够的数据点，然后采用剔除法降采样处理形成不同的数据组，这样直接获得在相同采样环境下的不同频率的数据组，这些数据组的外部环境相同，而传统的方法是重复采样次数，而每次采样中，会由于不同次的测量过程中子信号统计涨落、高压纹波以及电磁干扰等因素影响不同，因此导致每次采样的数据没有相同环境下完成，其会增大最终反应性的误差。
实测不确定度评估是指针对实际环境的反应堆所获得中子信号进行不确定度评估，从而获得实测中子信号的不确定度。实测不确定度评估过程是相对于剔除法降采样处理这种获得的实测中子信号进行的，具体可以采用典型态下的中子信号的不确定度来对其标定，其中，构建典型态下的中子信号的不确定度相当于构建了一种标准查询表或拟合曲线，然后采用这种标准样本对其实测中子信号进行标定即可，其标准查询表或拟合曲线所需的不确定度所标定的标准中子信号与实测中子信号采用相同的传输线路进行测量；这样可以减少误差，而这种实时构建的标准查询表或拟合曲线有利的消除了环境的影响，其与实测环境一致，两种数据能保持一致环境性。
实施例2
如图1所示：
在上述实施例1的基础上，采用构建标准查询表确定实测中子信号的不确定的方法为：
s3、实测不确定度评估的具体过程为：
s31、设置中子信号稳定源，在x典型稳定状态下，对中子信号进行测量，其中每个典型稳定状态下进行y次测量，得到y个标准中子信号，对y个标准中子信号进行不确定度计算获得y标准中子信号的不确定度；
s32、根据s31获得的不确定度形成标准不确定度查询表；
s33、将采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn代入或插值于标准不确定度查询表中得到查表不确定度，查表不确定度记为获得不同采样频率下的中子信号序列的实测不确定度。
实施例3
如图1所示：
在上述实施例1的基础上，采用构建标准不确定度曲线确定实测中子信号的不确定的方法为：
s3、实测不确定度评估的具体过程为：
s31、设置中子信号稳定源，在x典型稳定状态下，对中子信号进行测量，其中每个典型稳定状态下进行y次测量，得到y个标准中子信号，对y个标准中子信号进行不确定度计算获得y个标准中子信号的不确定度；
s32、根据s31获得的不确定度进行拟合形成标准不确定度曲线；
s33、将采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn代入或插值于标准不确定度曲线中得到拟合不确定度，拟合不确定度记为获得不同采样频率下的中子信号序列的实测不确定度。
所述s31中，不确定度计算采用
优选的，
s2、剔除法降采样处理的具体过程为：
以a个相邻点位中子信号数据测量值为一个等间隙长度，剔除该间隙内的数据点可以得到一个降采样后的中子信号数据测量；其中a＝降采样前频率/降采样后频率。
降采样的本质是减少样点后获得新的数据组，实际上相同于最大频率采样环境下重构出多个新的数据组。比如，假设最大采样频率为1000hz，假设500hz的降采样后频率为目标，则采样点减少了1倍，因此，其a设为2，其中，将最大采样频率所获得的1000个样点依次排序后形成了一个序列，则降采样处理是将第1个样点和第2个样点、第3个样点中的第2个样点去除，依次类推，得到500个样点数据，这500样点数据形成一个新的序列。
实施例4
如图1所示：
具体的，fmax为1000hz，f1为800hz，fn为100hz，该数值仅代表其中的一种示例。
在反应堆引入反应性时、并进行中子监测的过程为：
在反应堆处于临界稳态一定时间后，通过调整控制棒棒位的方式引入反应性，同时采用中子探测器对该调整过程的中子信号进行测量；在测量过程中，采用放大器将中子探测器的测量信号放大、转化为电压信号后传输到最大采样频率的数据采集卡。
s5、最优判定的标准为：
将s4、修正后，获得的不同采样频率下的中子信号序列的修正合成不确定度进行平均值或加权平均值计算，选择计算结果值最低的1组中子信号序列作为最优。
为了后续反应性计算量，本发明直接确定不确定度最优的数据组作为后续测量计算的基础。
不同采样频率下的中子信号序列分别有：采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn，中子信号序列if1包括采样点：if1，1、.....、if1，x，其对应的修正合成不确定度包括：uf1，1、.....、uf1，x，其中子信号序列if1有：(uf1，1+....+uf1，x)/x或q*uf1，1+....+q*xuf1，x/x进行计算,计算结果值记为uf1,同理，其中子信号序列ifn有：计算结果值记为ufn；最优判定则指比较uf1.....ufn的大小；选择值最低的1组中子信号序列作为最优。x为对应的本组中子信号序列中的采样点。q为权重。
引入修正因子c(t)对采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn中t时刻的中子信号数据测量值im,i(t)进行修正，获得修正后中子信号数据测量值为ii(t)＝im,i(t)c(t)；修正因子c(t)为t采样时刻信号的修正因子；
引入修正因子的不确定度u[c(t)]对采样频率为f1的中子信号序列if1…采样频率为fn的中子信号序列ifn的实测不确定度进行合成，获得修正后中子信号数据测量值的修正合成不确定度；
对于反应性来说，可以结合上述方法获得的修正后的反应性测量中子信号及其不确定度，结合反应性测量公式，得出最终反应性测量结果；并基于法规规定的标准不确定度合成算法或其他近似不确定度合成算法，进行不确定度合成，得出其不确定度。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
- 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞！