Оценка качества решений в задачах ассимиляции нейтронно-физических данных: обзор подходов и рекомендации по их применению

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Приводится обзор современных подходов к диагностике и оценке качества результатов ассимиляции данных в задачах моделирования нейтронно-физических процессов в объектах использования атомной энергии. Несмотря на широкое применение методов ассимиляции нейтронно-физических данных в последнее время, вопросам диагностики и оценки качества, достоверности и надежности результатов ассимиляции не уделяется должного внимания. В работе систематизированы и описаны все известные метрики и подходы к оценке качества используемых ковариационных данных, показатели информативности и подобия реакторно-физических экспериментов друг другу и в отношении целевого объекта, способы выявления противоречивых экспериментов и диагностики качества решений на основе различных статистических показателей. Обсуждаются области применения различных метрик и подходов, их преимущества и недостатки, а также авторское видение места каждого из показателей и возможная последовательность их применения при реализации процедур ассимиляции в рассматриваемой предметной области. В работе также приводятся рекомендации, направленные на то, чтобы избежать нефизических решений, минимизировать компенсаторные эффекты при корректировке модельных параметров, включая нейтронные константы и технологические параметры, обеспечить возможность вовлечь в анализ эксперименты, носящие противоречивый характер.

Об авторах

Андрей Алексеевич Андрианов

Обнинский институт атомной энергетики НИЯУ МИФИ

Email: andreyandrianov@yandex.ru
Обнинск

Ольга Николаевна Андрианова

Обнинский институт атомной энергетики НИЯУ МИФИ

Email: o.n.andrianova@yandex.ru
Обнинск

Список литературы

  1. АНДРИАНОВ А.А., АНДРИАНОВА О.Н. Ассимиляция данных в задачах моделирования нейтронно-физических процессов в объектах использования атомной энергии: текущее состояние и перспективы развития // Управле-ние большими системами: сборник трудов. – 2023. – №104. – С. 118–134. – doi: 10.25728/ubs.2023.104.5.
  2. АНДРИАНОВ А.А., АНДРИАНОВА О.Н., ГОЛОВ-КО Ю.Е. Методика оценки интегральных эксперимен-тов для использования в задаче оценки точности нейтронно-физических расчетов // Депонированная ру-копись. – №68-В2021. – 2021. – 58 с.
  3. АНДРИАНОВ А.А., АНДРИАНОВА О.Н., КОРО-ВИН Ю.А. и др. Программный комплекс оптимизации параметров нейтронно-физических моделей с учетом результатов интегральных экспериментов // Известия вузов. Ядерная энергетика. – 2023. – №2. – С. 148–161.
  4. ВАНЬКОВ А.А., ВОРОПАЕВ А.И., ЮРОВА Л.Н. Анализ реакторно-физического эксперимента. – М.: Атомиздат, 1977. – 88 с.
  5. МАНТУРОВ Г.Н. Методическое – константное и про-граммное обеспечение нейтронно-физических расчетов быстрых реакторов и оценки погрешностей расчетных предсказаний. – Дисс. д-ра тех. наук. –М.: НИЦ «КИ», 2017. – 202 с.
  6. УСАЧЕВ Л.Н., БОБКОВ Ю.Г. Теория возмущений и пла-нирование эксперимента в проблеме ядерных данных для реакторов. – М.: Атомиздат, 1980. – 88 c.
  7. ХУДСОН Д. Статистика для физиков. – М.: Мир, 1970. – 295 с.
  8. Assessment of Existing Nuclear Data Adjustment Methodolo-gies (2011) Working Party on International Evaluation Co-Operation // Intermediate Report of the WPEC Subgroup 33. Report/NEA/OECD. Paris, 152 pp.
  9. CACUCI D.G., BUJOR M. Sensitivity and uncertainty anal-ysis, data assimilation, and predictive best-estimate model calibration // Handbook of Nuclear Engineering. Springer, Boston. – 2010. – DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-98149-9_17 (дата обращения: 18.03.2023).
  10. NEA (2010) Covariance Data in the Fast Neutron Region // Final report of WPEC subgroup 24, NEA/NSC/WPEC/DOC(2010)427, OECD, Paris.
  11. GRECHANUK P., RISING M.E., PALMER T.S. Using ma-chine learning methods to predict bias in nuclear criticality safety // Journal of Computational and Theoretical Transport. – 2019. – Vol. 47. – P. 552–565.
  12. HOEFER A., BUSS O. Assessing and improving model fit-ness in MOCABA data assimilation // Ann. Nucl. Energy. – 2021. – Vol. 162. – P. 10–21.
  13. IVANOV E., SAINT-JEAN C., SOBES V. Nuclear data as-similation, scientific basis and current status // EPJ Nuclear Sci. Technol. – 2021. – DOI: https://doi.org/10.1051/epjn/2021008 (дата обращения: 18.03.2023).
  14. NEA (2013) Methods and Issues for the Combined Use of Integral Experiments and Covariance Data // A report by the Working Party on International Nuclear Data Evaluation Co-operation of the NEA Nuclear Science Committee, NEA/NSC/WPEC/DOC(2013)445, OECD, Paris.
  15. NEA/NSC/R (2016) 6 (2017) Methods and Approaches to Provide Feedback from Nuclear and Covariance Data Ad-justment for Improvement of Nuclear Data Files // Intermedi-ate Report. Nuclear Science NEA/OECD. Paris. – 43 p.
  16. PALMIOTTI G., SALVATORES M. The role of experiments and of sensitivity analysis in simulation validation strategies with emphasis on reactor physics // Ann. Nucl. Energy. – 2013. – Vol. 52. – P. 10–21.
  17. DRAGT J.B. Statistical considerations on techniques for ad-justment // RCN-122. – Reactor Centrum Nederland. – 1970. – P. 85–105.
  18. ROCHMAN D., SCIOLLA C.M. Nuclear data uncertainty propagation for a typical PWR fuel assembly with burnup // Nuclear Engineering and Technology. – 2014. – Vol. 46, No. 3. – P. 353–362.
  19. ROWLANDS J.L., MACDOUGALL L.D. The use of integral measurements to adjust cross-sections and predicted reactor properties // Proc. of the Int. Conf. on Fast Critical Experi-ments and their Analysis. – ANL-7320. – 1966.
  20. SIEFMAN D., HURSIN M., ROCHMAN D. et.al. Stochastic vs. sensitivity-based integral parameter and nuclear data adjustments // Eur. Phys. J. Plus. – 2018. – Vol. 133, No. 12. – P. 429–438.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».