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논문 기본 정보

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학술저널
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저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제49권 제6호
발행연도
2017.1
수록면
1,219 - 1,225 (7page)

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In this work, a scalable algorithm for model calibration in nuclear engineering applications is presentedand tested. The algorithm relies on the construction of surrogate models to replace the original modelwithin the region of interest. These surrogate models can be constructed efficiently via reduced ordermodeling and subspace analysis. Once constructed, these surrogate models can be used to performcomputationally expensive mathematical analyses. This work proposes a surrogate based model calibrationalgorithm. The proposed algorithm is used to calibrate various neutronics and thermal-hydraulicsparameters. The virtual environment for reactor applications-core simulator (VERA-CS) is used tosimulate a three-dimensional core depletion problem. The proposed algorithm is then used to constructa reduced order model (a surrogate) which is then used in a Bayesian approach to calibrate the neutronicsand thermal-hydraulics parameters. The algorithm is tested and the benefits of data assimilationand calibration are highlighted in an uncertainty quantification study and requantification after thecalibration process. Results showed that the proposed algorithm could help to reduce the uncertainty inkey reactor attributes based on experimental and operational data.

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