In the field of nuclear engineering, 1-D Thermal-Hydraulic system analysis code is used for analysis of a large scale system such as a nuclear power plant. Recently, the Best Estimate plus Uncertainty (BEPU) approach is widely used instead of a conservative approach. Among the uncertainties, user effects occur because there are many degrees of freedom such as choosing physical model options and nodalization. Previously, errors and uncertainties related to spatial discretization in the process of nodalization have been considered to be less dominant than other user effects due to their difficulty in quantification. However, in recent years, there are some results that they are comparable to other uncertainties such as uncertainties due to physical models.
Previous studies have been conducted by evaluating and optimizing user effects by performing iterative calculations on many occasions using genetic algorithms or parallel computation techniques. Since these methods consume a large amount of resources for computation, this thesis suggests a method of consuming less resources. For this purpose, the user effect associated with node is evaluated and the adjoint method that analyzes the sensitivity for many parameters efficiently is applied to nuclear thermal-hydraulic system analysis code for node optimization.
원자력공학에서, 원자력 발전소와 같은 스케일의 해석을 위하여 1-D 열수력 해석 코드가 주로 사용된다. 최근에는 불확실도를 반영한 최적평가방법론(BEPU)이 보수적인 평가 방법론을 대신하여 사용되고 있다. 이러한 불확실도 중 사용자 효과는 물리적 모델 선택과 노드화 등의 많은 자유도로 인해 발생한다. 기존에는 공간적인 노드화와 관련된 에러와 불확실도는 정량화가 어려워 다른 사용자 효과들에 비하여 기여도가 낮은 것으로 고려되어왔으나 최근에는 물리적 모델 등의 불확실도와 충분히 비견될 만 하다는 결과들이 있다.
이전 연구들은 사용자 효과의 평가 및 최적화를 유전적 알고리즘이나 병렬 계산 기법 등을 활용하여 많은 경우에 대하여 반복 계산을 수행함으로써 진행하였다. 이러한 방법들은 계산을 위해 많은 자원을 소모하기 때문에 본 연구에서는 보다 적은 자원을 소모하는 방법을 제시한다. 이를 위해 본 연구에서는 노드와 관련된 사용자 효과를 평가하고 많은 파라미터에 대하여 효율적으로 민감도를 해석하는 수반법을 노드 최적화를 위하여 원자력 열수력 시스템 해석 코드에 적용하였다.
