Calibration methodology to support the validation of neutronics simulation tools
Méthodologie de calibration en support à la validation des outils de simulation neutronique
Résumé
The design and safety studies of a nuclear reactor core are based on scientific tools. However, these tools are only numerical models of a real physical system. Thus, during comparisons between calculations and experiments, differences may appear. In this work, we are interested in the spatial distribution of neutrons in a core, measured locally by in-core instrumentation and simulated by a particle transport code. It is envisaged that the discrepancies observed between such measurements and simulations would have for main sources uncertainties on the technological data. These technological uncertainties correspond essentially to the uncertainty associated with the manufacturing and assembly of the fabricated core. To improve the control of discrepancies between simulations and experiments, we propose to calibrate the technological data of the numerical model on the data of the fabricated core. For this purpose, predictions from the simulator, performed on a numerical twin of the experiment, are compared with equivalent experimental measurements performed with in-core instrumentation. The Bayesian framework is then used to perform this calibration. Given the small number of measurements available, this framework make it possible to combine a set of metrological measurements made directly on the manufactured core with experimental measurements from the experimental campaigns. This allow us to achieve a better calibration. However, to achieve this assimilation, a significant number of calls to the simulator must be made. This simulator is expensive in terms of calculation time. Indeed, the simulator used to predict the quantities of interest is the Monte-Carlo particle transport code TRIPOLI-4(r). It is therefore necessary to construct a metamodel of this simulator to perform the calibration. For this purpose, we use and develop neutronics methods. They allow estimating the effects associated with the perturbations of uncertain technological parameters at a lower cost in computation time. These estimates were then used to construct the simulator of the emulator following the Bayesian linear model formalism. Our work consists in developing a methodology combining simplified physical models (from neutronics methods) and statistical approaches to calibrate the whole set of uncertain technological parameters. Following this calibration, we obtain a significant reduction of the calculation/experimental deviations. This allows us to quantify the uncertainties of the scientific calculation tools used during the design and safety studies.
Les études de conception et de sûreté d'un cœur de réacteur nucléaire se basent sur des Outils Calculs Scientifiques (OCS). Ces OCS ne sont cependant qu'une modélisation numérique d'un système physique réel. Ainsi, lors des comparaisons calculs/expériences, des différences peuvent apparaître. Dans cette thèse nous nous intéressons à la répartition spatiale des neutrons dans un cœur, mesurée localement par une Instrumentation In-Core et simulée par un code de transport de particules. On présume que les écarts observés entre les mesures et les simulations ont pour sources principales les incertitudes sur les données technologiques. Ces incertitudes technologiques correspondent essentiellement à l'incertitude associée à l'usinage et l'assemblage du cœur tel que fabriqué. Afin de mieux maîtriser les écarts entre les simulations et les expériences, nous proposons de calibrer les données technologiques du modèle numérique sur les données du cœur tel que fabriqué. Dans ce but, des prédictions issues du simulateur, réalisées sur un jumeau numérique sont confrontées aux mesures expérimentales équivalentes réalisées à l'aide d'une Instrumentation In-Core. Le cadre bayésien est alors utilisé pour réaliser la calibration. Face au faible nombre de mesures à disposition, ce cadre permet de combiner un ensemble de mesures métrologiques réalisées directement sur le cœur fabriqué aux mesures expérimentales issues des campagnes d'expériences afin d'aboutir à une calibration plus riche. Cependant, pour réaliser cette assimilation, un nombre important d'appels au simulateur doit être réalisé. Ce simulateur est coûteux en temps de calcul, le simulateur utilisé pour prédire les grandeurs d'intérêts est le code Monte-Carlo de transport de particule TRIPOLI-4(r). Il est donc nécessaire de construire un métamodèle de ce simulateur pour pouvoir réaliser la calibration. Pour ce faire, nous développons et utilisons des méthodes de neutronique. Elles permettent d'estimer les effets associés aux perturbations des paramètres technologiques incertains à un moindre coût en termes de temps de calculs. Nous utilisons ces estimations pour construire l'émulateur du simulateur en utilisant le formalisme du modèle linéaire bayésien. Le travail présenté dans ce document consiste à développer une méthodologie combinant des modèles physiques simplifiés (issus de méthodes de neutronique) et des approches statistiques afin de calibrer l'ensemble des paramètres technologiques incertains. À la suite de cette calibration, nous avons montré une réduction significative des écarts calculs/expériences. Notre travail permet donc de quantifier les incertitudes de calcul des OCS utilisés lors des études de conception et de sûreté.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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