İTÜ TRIGA Mark II araştırma reaktörü için genetik algoritma kullanarak kalp konfigürasyon optimizasyonu
Core configuration optimization for ITU TRIGA Mark II research reactor using genetic algorithm
Yazar: SEFA SAYIN
Danışman: DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Nükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı / Radyasyon Bilim ve Teknoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Nükleer Mühendislik = Nuclear Engineering
Dizin: Araştırma reaktörleri = Research reactors ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; TRIGA reaktörü = TRIGA reactor ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Nükleer güç santralleri reaktörde gerçekleşen fisyon reaksiyonu sonucu ortaya çıkan enerjiyi elektrik enerjisine dönüştüren sistemlerdir. Bu kapsamda elektrik üretimi yapan ticari nükleer reaktörlerin yanı sıra elektrik üretmeyip araştırma ve geliştirme alanında kullanılan araştırma reaktörleri de mevcuttur. Ticari reaktörlere göre daha küçük olan araştırma reaktörleri malzeme testleri, tıbbi ve endüstriyel radyoizotop üretimi, nötrongrafi ve eğitim-öğretim gibi çok çeşitli araştırma ve geliştirme amaçları için kullanılmaktadır.

Yüksek nötron akılı araştırma reaktörleri hem malzeme testleri hem de radyoizotop üretimi olanağı sunmaktadır. Bu olanakları sağlayamayan düşük nötron akılı reaktörlerin nötron akısını mümkün olabilecek en yüksek değere çıkarmak önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, güvenlik limitleri aşılmadan ve reaktör çevrim uzunluğunu arttırarak merkezi ışınlama kanalında termal nötron akısının maksimizasyonunu amaçlayan bir optimizasyon algoritması olan genetik algoritma (GA) ile optimum kalp konfigürasyonunun belirlenmesi amaçlanmıştır.  Bu doğrultuda, İTÜ TRIGA Mark II araştırma reaktörü için penaltı fonksiyonuna dayalı genetik algoritma ile kalp konfigürasyon optimizasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Optimizasyon işleminde, merkezi ışınlama kanalındaki termal nötron akısının ve fazlalık reaktivitenin maksimizasyonu hedeflenmiştir.

Kalp konfigürasyonunun optimizasyon işleminde nötronik verilerin belirlenmesi için penaltı fonksiyonuna dayalı GA, MCNP6.2 Monte Carlo kodu ile kuplajlanmıştır. Optimizasyon işlemi ile elde edilen optimum kalp konfigürasyonunun, İTÜ TRIGA Mark II araştırma reaktörünün güvenlik kriterlerini sağlayıp sağlamadığı nötronik ve termal-hidrolik açıdan değerlendirilmiştir. Ayrıca mevcut kalp konfigürasyonu ile optimum kalp konfigürasyonu hem nötronik hem de termal-hidrolik açıdan karşılaştırılmıştır.

Nötronik analizler için İTÜ TRIGA Mark II araştırma reaktörü tasarım parametrelerine uygun olacak şekilde MCNP6.2 Monte Carlo kodu ile modellenmiştir. Hem kalp içi hem de kalp dışı tüm bileşenler modellemeye dahil edilmiştir. Reaktörün nötronik modeli hem optimizasyon işlemi sırasında ihtiyaç duyulan nötronik veriler için hem optimizasyon sonrasında nötronik güvenlik kriterlerinin analizi hem de termal-hidrolik analizler için ihtiyaç duyulan ısı akısı profillerinin elde edilmesi amacıyla oluşturulmuştur. Nötronik model ile reaktör işletme kayıt defteri verilerine göre yanma analizleri MCNP6.2 Monte Carlo kodu ile gerçekleştirilmiştir. Böylece mevcut durumu temsil eden kısmen yanmış yakıt elemanlarının içeriği elde edilmiştir.
Merkezi ışınlama kanalındaki nötron akısı ve fazlalık reaktivite değerini maksimize etmek çok amaçlı bir optimizasyon problemidir. Bu çok amaçlı optimizasyon problemi bir penaltı fonksiyonu ile tek amaçlı bir optimizasyon problemine dönüştürülmüştür. Fazlalık reaktivite bu fonksiyonda penaltı terimi olarak tanımlanmıştır. Penaltı fonksiyonuna dayalı GA, 40 jenerasyon ile 2000 eşsiz kalp konfigürasyonunu değerlendirmiştir.

MCNP6.2 Monte Carlo kodu ile gerçekleştirilen simülasyon sonuçlarına göre mevcut kalp konfigürasyonu, merkezi ışınlama kanalında 1,028×10^13 n/cm2-s termal akı değerine ve 0,83 $ fazlalık reaktiviteye sahiptir. Optimizasyon ile elde edilen optimum kalp konfigürasyonu ise merkezi ışınlama kanalında 1,285×10^13 n/cm2-s termal akı değerine ve 2,85 $ fazlalık reaktiviteye sahiptir. Böylece optimizasyon işlemi ile hem merkezi ışınlama kanalındaki termal nötron akısı hem de fazlalık reaktivite değeri, bu tez çalışmasında amaçlandığı gibi arttırılmıştır. Ayrıca, mevcut durumda reaktörün tam güçte 7/24 çalışması durumunda sahip olduğu 29 günlük işletme süresi optimizasyon sonucu elde edilen kalp konfigürasyonu ile 286 güne çıkarılmıştır. Dolayısıyla, reaktör çevrim uzunluğu net olarak 202 gün artmıştır. Optimum kalp konfigürasyonunda reaktörün güvenli kapanmasını tek başına sağlaması gereken darbe kontrol çubuğunun 3,50 $ kontrol çubuğu değeri ile bu gerekliliği yerine getirebildiği görülmüştür. Akı ve çevrim uzunluğu arttırılırken nükleer güvenlikten ödün verilmemiştir.

Termal-hidrolik analizler için yakıt elemanları, kontrol çubukları, grafit elemanlar, alt ve üst plakalar, ışınlama kanalları, grafit reflektör ve termal kolon gibi kalp yapılarının detaylı geometrisi, reaktörün Ansys Fluent hesaplamalı akış dinamiği kodu ile hazırlanan termal-hidrolik modeline dahil edilmiştir. Bu model 10 milyondan fazla çözüm ağına sahip olup maksimum yüzey boyutu 5 cm olacak şekilde yapılandırılmıştır. Nötronik ve termal-hidrolik olayların fiziği birleşik olduğundan termal-hidrolik sınır koşulları nötronik analizlerden alınmıştır.

Fluent hesaplamalı akış dinamiği kodu ile gerçekleştirilen simülasyon sonuçlarına göre mevcut kalp konfigürasyonunda maksimum zarf sıcaklığı 78,60 ℃'dir. Optimizasyon ile elde edilen optimum kalp konfigürasyonu için bu değer 81,55 ℃'dir.  Yakıt zarf sıcaklığındaki 2,95 ℃'lik artışa rağmen optimum konfigürasyon ile zarf sıcaklığı güvenlik limiti aşılmamıştır.

Tez çalışmasının devamında bu tez kapsamında ele alınan optimizasyon problemi çok amaçlı genetik algoritma (MOGA) gibi farklı algoritma tipi ve koşullarında incelenebilir. Ayrıca, optimizasyon parametrelerini değiştirerek, bu parametrelerin optimizasyon işlemindeki etkileri incelenebilir. Bunlara ek olarak, dış ışınlama portlarındaki nötron akısı değerleri, Bor nötron yakalama terapisi (BNCT) gibi farklı uygulamalar için optimize edilebilir.

Abstract:
Nuclear power plants are systems that convert the energy produced as a result of the fission reaction into electrical energy. In order to create the fission reaction, fissile materials are placed in the reactor core. When fissile materials interacts with neutrons, they split and energy is released. This energy is then transferred to the coolant and electricity is produced by steam generation, as in thermal power plants.

In addition to commercial nuclear reactors that produce electricity, there are research reactors that do not produce electricity but are used for research and development. While commercial nuclear reactors and research reactors have similarities, there are also some important differences between the two types of reactors. Commercial reactors are typically larger and intended to generate electrical power, but research reactors are generally smaller and used for a wide variety of research and development purposes, such as material testing, industrial or medical radioisotope production, gammagraphy, neutrongraphy, and education and training.

Istanbul Technical University (ITU) TRIGA Mark II research reactor, which was developed by General Atomics, attained criticality for the first time on March 11, 1979. This tank-type research reactor is housed in a hexagonal structure that both reinforces its structural integrity and provides biological shielding. The fuel used in the reactor is specifically designed to ensure inherent safety. The TRIGA reactor reacts inversely to the temperature increase in the reactor core, that is, as the temperature in the reactor increases, the fission reaction rate decreases, thus prevents the fuel from reaching extreme temperatures.  UZrH fuel material is encased in stainless steel cladding. Throughout the core, graphite is heavily used as both a reflector and moderator. The research reactor features three beam ports (radial, tangential and piercing) for out-of-core irradiation and a central thimble and pneumatic system for in-core irradiation. The reactor's control is achieved through the use of three control rods (transient, regulating, and safety). The ITU TRIGA Mark II research reactor has been used for education and training, neutron activation analysis, gammagraphy and neutrongraphy, and irradiation purposes.

The fissile material initially loaded into the reactor is reduced by fission over time during the operation of the reactor. In nuclear engineering, this phenomenon is called "burnup". The burnup rate of the fissile material depends on a number of factors, such as the type of fuel used, the type of reactor, and the operating conditions of the reactor. As the fissile material content of the fuel elements decreases, the fission reaction rate of the fuel also decreases. After a while, the reactor can no longer sustain the chain fission reaction. This point depends on the length of the reactor's fuel cycle, and failure of the chain fission reaction means that the end of the cycle has been reached. Therefore, the in-core fuel management is an important part of the reactor's safe operation. The high radiation and heat resulting from the fission occurring in the fuel reduce the lifespan of the fuel elements. Usually, some of the burned fuel elements are removed from the reactor core, the remaining fuel elements that are still usable are shuffled, and fresh fuel elements are loaded in place of the removed fuel elements.

ITU TRIGA Mark II research reactor has been operated with the same reactor core configuration since it became critical in 1979. Therefore, no previous fuel shuffling process or fresh fuel loading has been applied to the reactor core. The fissile material concentration in the reactor core has decreased due to burnup. The production of a fuel shuffling scheme for the ITU TRIGA Mark II research reactor was the motivation for this thesis.

In this thesis, a reactor core configuration optimization study was carried out with a penalty function-based genetic algorithm (GA) for the ITU TRIGA Mark II research reactor. In the optimization process, it is aimed to maximize the thermal neutron flux in the central irradiation channel and core excess reactivity.

To optimize the reactor core configuration, neutronic data must be known. For this purpose, the penalty function-based genetic algorithm was coupled with the MCNP6.2 Monte Carlo code. The compliance testing of the optimum reactor core configuration obtained by the optimization process with the neutronic and thermal-hydraulics safety criteria of the ITU TRIGA Mark II research reactor was performed. In addition, the current reactor core configuration and the optimum reactor core configuration were compared in terms of both neutronic and thermal-hydraulics.

The ITU TRIGA Mark II research reactor was modeled with the MCNP6.2 Monte Carlo code in accordance with the design parameters. All components, both in-core and out-core, are included in the modeling. The neutronic model of the reactor was created to obtain the neutronic data needed during the optimization process, to analyse the compliance with the neutronic safety criteria after the optimization and to obtain the heat flux profiles needed for the thermal-hydraulic analysis. Burnup analyzes were performed with the neutronic model in accordance with the reactor operating log data by using the MCNP6.2 Monte Carlo code. Thus, the content of partially burned fuel elements representing the current situation was obtained.

In the optimization process, the thermal neutron flux in the central irradiation channel and excess reactivity values were aimed to be maximized. This multi-objective optimization problem was transformed into a single-objective optimization problem with a penalty function. Excess reactivity was defined as the penalty term in this function. Penalty function-based GA evaluated 2000 unique reactor core configurations over 40 generations.

According to the simulation results performed with the MCNP6.2 Monte Carlo code, the current reactor core configuration has a thermal flux value of 1.028×10^13 n/cm2-s and an excess reactivity of 0.83 $ in the central irradiation channel. The optimum reactor core configuration obtained by optimization has a thermal flux value of 1.285×10^13 n/cm2-s and an excess reactivity of 2.85 $ in the central irradiation channel. Thus, with the optimization process, both the thermal neutron flux in the central irradiation channel and the excess reactivity value were increased as intended. In addition, the remaining 29-day operating time of the reactor, which is for continuous reactor operation for 24/7 at full power, has been increased to 286 days with the reactor core configuration obtained as a result of optimization. Therefore, the reactor cycle length has increased by 202 days. It has been observed that the transient control rod, which should ensure the safe shutdown of the reactor in the optimum reactor core configuration, can fulfill this requirement with a control rod value of 3.50 $. While increasing flux and cycle length, nuclear safety is not compromised.

For thermal-hydraulic analysis, the detailed geometry of core structures such as fuel elements, control rods, graphite elements, bottom and top grid plates, irradiation channels, graphite reflector and thermal column are all included in the thermal-hydraulic model of the reactor created with computational fluid dynamics code Ansys Fluent. This model has more than 10 million mesh and has a maximum surface size of 5 cm. Thermal-hydraulic boundary conditions were taken from neutronic analyzes as neutronic and thermal-hydraulic physics are coupled.

According to the simulation results performed with the Fluent computational fluid dynamics code, the maximum clad temperature in the current reactor core configuration is 78.60 ℃. For the optimum reactor core configuration obtained by optimization, this value is 81.55 ℃. Despite the 2.95 ℃ increase, the clad temperature safety limit was not exceeded with the optimum configuration.

For further studies, the optimization problem discussed in this thesis can be examined with different algorithm types and conditions such as multi-objective genetic algorithm (MOGA). In addition, by changing the optimization parameters, the effects of these parameters on the optimization process can be studied. In addition, the neutron flux values at the beam ports can be optimized for different applications such as boron neutron capture therapy (BNCT).