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摘要
作为后处理厂的关键工艺设备，萃取柱、贮槽经常出现溶液浓度波动工况(即非均一工况)，而对其进行临界安全分析时，技术人员假定浓度扩大若干倍来进行保守分析——这虽满足保守性要求，但引入了过多的临界裕量，限制了后处理工艺的处理效率和能力。为解决这些问题，本研究基于改进BP神经网络方法，利用大型蒙特卡罗程序MCNP，针对典型设备结构尺寸完成了随机浓度分布的梯度建模，实现了基于浓度分布预测有效增殖因子(keff)的临界安全分析方法。数据测试结果表明，以本研究方法计算非均一工况keff的结果平均误差为1.82×10-4，损失函数均方差收敛值为3.34×10-6，远小于未改进的模型(2.4450×10-4)。同时与保守方法对比，本研究方法引入的临界裕量为–1.31×10-3，远小于传统方法(0.32951)。结果证明本研究方法在满足保守性的前提条件下，计算结果更精准、更有效，为后处理临界安全分析提供了方法参考。
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