Optimization of stochastic global variance reduction techniques for Monte Carlo neutron transport with applications to the ITER geometry

• Autores: Lucía Pérez Fernández
• Directores de la Tesis: Patrick Sauvan (dir. tes.), Francisco Ogando Serrano (codir. tes.)
• Lectura: En la UNED. Universidad Nacional de Educación a Distancia ( España ) en 2016
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Manuel Perlado Martín (presid.), Miguel Embid Segura (secret.), Javier Sanz Gozalo (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías Industriales por la Universidad Nacional de Educación a Distancia
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología industrial
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: hdl.handle.net
• Resumen
  • español

    En el ámbito del diseño de reactores nucleares de fusión, los estudios de neutrónica tienen una destacada importancia. Los neutrones liberados por las reacciones de fusión que tienen lugar en este tipo de reactores son altamente energéticos, y dicha energía será posteriormente aprovechada para generar energía eléctrica en futuras centrales eléctricas de fusión. Sin embargo, los efectos perniciosos causados por estos neutrones, como la capacidad de activar los materiales o su peligrosidad como radiación ionizante, requiere una adecuada caracterización de la distribución de los neutrones dentro del reactor. Para poder llevar a cabo una correcta evaluación de los flujos neutrónicos en en todo el reactor, es necesario transportar los neutrones por toda su geometría; considerando todas las interacciones de éstos con la materia a lo largo de su trayectoria. Los códigos de transporte basados en el método de Monte Carlo son ampliamente utilizados en la industria nuclear para este fin. No obstante, su aplicabilidad se ve limitada por las capacidades computacionales actuales. Con el fin de optimizar el transporte neutrónico existen varias técnicas (implementadas en los propios códigos de Monte Carlo) que reducen la varianza en el muestreo de las partículas, reduciendo a su vez el esfuerzo computacional. A pesar de todo, a la hora de caracterizar un sistema en todos los puntos del espacio, estas técnicas resultan insuficientes debido a la naturaleza local de las mismas. Así, en geometrías de grandes dimensiones en las que es necesario caracterizar a lo largo de todo el espacio ciertas funciones respuesta (como por ejemplo la dosis o el calor residual), los códigos de transporte basados en Monte Carlo requieren un gran esfuerzo computacional. Este problema se ve agravado cuando, además, existen materiales muy absorbentes y las partículas son en su mayoría absorbidas. En muchos de estos casos, realizar cálculos de transporte en un tiempo computacional asequible resulta imposible. Para solventar este problema, las técnicas de reducción de varianza global consideran todos los puntos de la geometría igualmente importantes, permitiendo un transporte homogéneo en términos del error relativo. Para generar los parámetros necesarios para la aplicación de reducción de varianza global, los métodos híbridos realizan cálculos previos del flujo neutrónico con códigos deterministas; estos parámetros son posteriormente empleados como entrada en una simulación de Monte Carlo (más precisa en geometrías complejas que los métodos deterministas). Actualmente existen varias técnicas que reducen la varianza de forma global, siendo el método híbrido FW-CADIS la técnica de referencia. El objetivo principal de esta tesis es implementar un método de reducción de varianza global para cálculos de transporte neutrónico realizados con el código de transporte MCNP (basado en el método de Monte Carlo), sin la necesidad de un código determinista. Para ello, en la primera parte de esta tesis se presenta un repaso de las principales técnicas de reducción de varianza global que existen actualmente para el transporte de neutrones. Se describen los puntos fuertes y las limitaciones de cada método y se hace especial hincapié en la técnica de van Wijk. Ésta metodología, puramente estocástica, presenta ciertos problemas para geometrías complejas con materiales muy absorbentes. Estos inconvenientes son estudiados y se proponen dos soluciones en función de los resultados obtenidos. La segunda parte de esta tesis consiste en aplicaciones de las técnicas propuestas así como del algoritmo original de van Wijk, usando dos geometrías diferentes. Para ello se propone en primer lugar el benchmark de ITER, una geometría simplificada que se emplea para la verificación de herramientas. Sobre este modelo, un caso análogo (sin reducción de varianza), el algoritmo de van Wijk y las modificaciones propuestas, son comparados en términos de optimización del tiempo computacional y del muestreo sobre toda la geometría. Además, se realiza una verificación de la fiabilidad de los métodos, comparando para ello el flujo neutrónico calculado en una región del espacio con el caso análogo de MCNP. La segunda geometría es más compleja y de mayores dimensiones; se emplea en este caso el modelo neutrónico del reactor fusión ITER. Se muestran sobre este modelo las mismas comparaciones de optimización realizadas en el benchmark. Además, los mapas provenientes de los dos métodos más optimizados son posteriormente empleados para realizar un cálculo de dosis en parada sobre el puerto ecuatorial del reactor. En esta tesis se proponen dos optimizaciones de técnicas de reducción de varianza global para el transporte con el código MCNP, sin la necesidad de emplear un código determinista para los cálculos previos. Las aplicaciones mostradas demuestran la consistencia en los resultados obtenidos cuando se comparan con una simulación análoga, así como la mejora en el tiempo computacional del transporte.

  • English

    In the field of nuclear fusion reactor design, the study of neutronics is of particular relevance. The neutrons released by the fusion reactions that take place in this type of reactors carry a large amount of energy, which will eventually be transformed to generate electricity in future fusion power plants. However, the adverse outcomes caused by these neutrons, such as the capability of activating materials or their harmful effects as ionizing radiation, requires a proper characterization of the neutron distribution within the reactor. In order to achieve a proper assessment of the neutron fluxes within the reactor, the neutrons must be transported throughout its geometry; considering all the interactions they encounter with the materials along their trajectories. For this purpose, the transport codes based on the Monte Carlo sampling method are widely used in the nuclear industry. However, its applicability is limited by the current computing capabilities. To optimize the neutron transport, there are several techniques (implemented in the Monte Carlo codes) that reduce the variance of the sampling, hence reducing the computational effort. Nevertheless, when characterizing a system within all the points in its phase-space, these techniques are not enough, due to them being locally oriented. Therefore, in large geometries where characterization of certain response functions (such as dose or decay heat, amongst others) is needed throughout the entire phase-space, the transport codes based on Monte Carlo sampling require a great amount of computational effort. This problem is enhanced when, in addition to the large region in need of sampling, highly absorbent materials are present, and most of the particles are absorbed. In most of these cases, transport calculations performed within an acceptable computational time becomes an impossible task. To solve this problem, global variance reduction techniques consider all points throughout the geometry as equally important, allowing a uniform transport in terms of the relative error. Hybrid methods generate the necessary parameters for the implementation of the global variance reduction techniques by calculating the neutron flux using deterministic transport codes; these parameters are subsequently used as part of the Monte Carlo input for a final simulation (since the Monte Carlo simulations are more precise when dealing with complex geometries). Currently, there are several techniques that globally reduce the variance, being the hybrid FW-CADIS technique the reference method. The main goal of this thesis is to implement a global variance reduction method for neutron transport calculations performed with the MCNP transport code (based on the Monte Carlo sampling method), without the need of a deterministic code. To achieve this, in the first part of this dissertation an overview of the existing global variance reduction techniques for neutron transport is presented. The strengths and limitations of each method are described and special emphasis is made on van Wijk’s methodology. This purely stochastic technique presents several issues for complex geometries featuring highly absorbent materials. These problems are examined and based on the results two solutions are proposed to overcome them. The second part of this thesis consists of the application of the proposed techniques, as well as van Wijk’s original algorithm, using two different geometries. In the first place, ITER’s computational benchmark is used; this model consists of a simplified geometry used for verification purposes. Over this model, an analog run (without variance reduction), van Wijk’s algorithm, and the proposed modifications are compared in terms of computing time optimization and sampling throughout the geometry. Additionally, a verification of the reliability of the methods is performed by comparing the calculated neutron flux in a defined region with the MCNP analog run. The second geometry used, the ITER neutronics model, is significantly larger and more complex; and the same comparisons as the ones performed over the benchmark are made. In addition, the maps for the two most optimized methods are used to calculate the shutdown dose rate over the equatorial port of the reactor. In this thesis two optimizations of global variance reduction techniques are proposed for the MCNP transport code, without the need of using a deterministic code for the previous calculations. The applications presented show consistency in the results when compared to an analog simulation, as well as a significant improvement of the computational time.