Diseño del Patrón de Carga del Núcleo de Reactores PWR Asistido por Inteligencia Artificial

Abstract

[ES] La energía es un bien cada vez mas preciado en la sociedad actual, donde observamos un aumento constante en sus precios y en deterioro de la naturaleza cada día mayor. Este trabajo es una propuesta para mejorar la obtención de energía a través de la organización del patrón de carga de un reactor nuclear pretendiendo optimizar al máximo la energía generada. Esto se consigue a través de la maximización de la k-efectiva, variable que nos muestra la cantidad de neutrones medios de una fisión que producen otra fisión. Por motivos de seguridad este parámetro se suele ajustar a uno. Esta es una de las diferentes reglas de seguridad que un reactor ha de seguir para que su funcionamiento sea optimo. En la literatura actual se han propuesto diferentes estrategias para lograr este objetivo. Nosotros hemos aglomerado varias de estas metodologías. En primer lugar, se pretende en primer lugar aplicar las redes neuronales con el objetivo de agilizar el cálculo de las constantes nucleares y una vez estas redes han sido generadas, diseñar y optimizar un algoritmo genético el cual nos permita optimizar el patrón de carga. De esta manera, con un patrón de carga dado a través de cruces y mutaciones de las matrices se ha conseguido obtener la maximización de la k-efectiva.

[EN] Nowadays energy is a precious good and the tendency is growing, each day the price is higher, and we can see the trace that the consume of energy makes in our world. This project is a proposal of improvement, we pretend to make an improvement developing a method that allows us to optimize the energy generated by a nuclear reactor. In order to achieve this purpose, the idea is to maximize the k-effective of the reactor distributing appropriately the load pattern. The k-effective is one of the most important of our variables, because it gives a coefficient of neutrons of a fission that generates another fission, generating a chain of effects. As a security measure, this value is set to one. This among other security rules are rules that a reactor must follow so the process is optimal and safe. In the actual world there are a lot of strategies to achieve this objective. Our proposal is an agglomeration of this methodologies. First of all, our idea is to apply neuronal network in order to calculate the different nuclear constants. With this information, we are going to plan and optimize a genetic algorithm which optimize the load pattern. This way, the resulting loading pattern will be the one with the better k-effective.