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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种超临界二氧化碳反应堆少群能群结构优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119476012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411574787.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种超临界二氧化碳反应堆少群能群结构优化方法是由邓丽娜;庄坤;王永战;王莹桢;王晓禹;仇智超;高佣;曹允;刘大平设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超临界二氧化碳反应堆少群能群结构优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种超临界二氧化碳反应堆能群结构优化方法，涉及核反应堆技术领域，该方法采用粒子群优化算法PSO对超临界二氧化碳反应堆的中子能群结构进行优化，以提高计算效率并确保计算精度。本方法首先构建了一维超组件模型，利用Serpent蒙特卡洛程序和VITAS确定论中子输运程序计算得到参考解。然后，通过PSO算法对能群结构进行优化，迭代更新粒子的位置和速度，寻找最优能群结构。优化过程中，粒子群中的每个粒子代表一组可能的能群边界，通过比较keff、截面、通量、功率等参数，验证优化结果的有效性。本发明的方法能够提高超临界二氧化碳反应堆中子输运计算的精度，并保持全堆功率分布的合理性，为该类型反应堆的优化提供了一种有效的技术手段。

本发明授权一种超临界二氧化碳反应堆少群能群结构优化方法在权利要求书中公布了：1.一种超临界二氧化碳反应堆能群结构优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.构建一维超组件模型，所述模型包括至少一个燃料组件和至少一个冷却剂通道，以及至少一层反射层组件，其中所述燃料组件由氢化锆作为慢化材料和富集度为百分之二十的二氧化铀燃料组成，并且所述燃料组件和冷却剂通道交替排列，形成具有周期性结构的堆芯； 步骤2.使用Serpent蒙特卡洛程序对所述一维超组件模型进行模拟，得到33个能群的均匀化截面和通量数据，其中模拟过程中考虑了中子与材料相互作用的所有重要过程，包括弹性散射、非弹性散射、俘获和裂变； 步骤3.利用VITAS确定论中子输运程序对所述33个能群的均匀化截面和通量数据进行计算，得到初始keff值作为参考解，其中计算过程中使用了球谐函数展开法，以提高计算的准确性和效率； 步骤4.应用粒子群优化PSO算法对能群结构进行优化，其中每个粒子代表一组可能的能群边界，通过迭代更新粒子的位置和速度来寻找最优能群结构，优化过程中考虑了能群结构对keff的影响，以及对堆芯功率分布的影响； 步骤5.对优化得到的能群结构进行全面验证，包括keff、截面、通量、功率等参数的比较，以确保计算精度和全堆功率分布的合理性，验证过程中使用了多种不同的核数据库，以评估不同核数据对优化结果的影响； 所述的PSO算法包括以下参数设置： ； ； x表示粒子位置，每个粒子的位置x是在初始能群中选取出来的由G+1个能群边界点组成的数组，这些位置代表了粒子在解空间中的当前位置，也是粒子搜索过程中可能的解，v表示移动步长； 惯性权重w，其值在0.4到0.9之间，用于控制粒子速度的更新，以平衡全局搜索和局部搜索的能力，所述惯性权重随着迭代次数的增加而逐渐减小，以提高算法在搜索后期的局部搜索能力； 学习常数c1和c2，其值均为2，用于调节粒子根据自身经验和群体经验进行搜索的能力，其中c1代表粒子根据自身经验进行搜索的能力，c2代表粒子根据群体经验进行搜索的能力； 随机数r1和r2，取值范围为[0,1]，用于在更新粒子速度和位置时引入随机性，以避免算法过早收敛于局部最优解，所述随机数在每次迭代中都重新生成，以保持算法的随机性； 所述的能群结构优化步骤包括： 初始化粒子群，每个粒子表示一组能群边界，且初始位置随机分布在可能的能群边界范围内，初始速度为零，以避免初始阶段的快速波动； 根据粒子群中每个粒子的当前位置，计算对应的能群截面和通量，其中截面和通量的计算考虑了中子与材料相互作用的所有重要过程； 使用VITAS程序计算每个粒子所代表的能群结构的keff值，其中keff值的计算考虑了堆芯的几何结构和材料分布； 所述的能群结构优化步骤还包括： 更新每个粒子的个体最优解p核反应堆est和全局最优解g核反应堆est，其中个体最优解是粒子自身历史上找到的最优解，全局最优解是整个粒子群中所有粒子找到的最优解； 根据个体最优解和全局最优解，更新粒子的速度和位置，其中速度和位置的更新考虑了粒子的惯性、个体经验和群体经验； 重复步骤3至5，直到满足预定的迭代次数或达到预定的误差阈值，其中迭代次数和误差阈值根据问题的复杂性和计算资源进行设置。

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