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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 650020 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 650020

Título del libro: Proceedings Of The International Conference On Physics Of Reactors, Physor 2022
Título del capítulo: Fuel Loading Pattern Optimization of Allegro Fast Reactor Using Genetic Algorithms

Autores UNAM:
JUAN LUIS FRANCOIS LACOUTURE;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2022

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Palabras clave:

ALLEGRO; ERANOS; genetic algorithms; GFR; optimization

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Resumen:

In this work the genetic algorithmic optimization technique is used to find the optimal fuel loading pattern in the experimental fast reactor ALLEGRO. An integer encoding scheme is used to represent the positions of the assemblies in the reactor core. The order crossover operator and the partially mapped crossover operator, recommended for this problem as an alternative to the classical crossover operators, were used. The proposed objective function maximizes the operating cycle length by maximizing the k-eff value at EOC with power peaking factor constraint. In addition, a condition was imposed that there should be no more than two contiguous positions in the pattern to preserve the power distribution uniformity and to avoid high power peaking factors. To evaluate each pattern, an interface between the genetic algorithm code and the ERANOS 2.3 deterministic neutronic simulation code was developed. The in-core fuel management methodology was previously developed using the appropriate ERANOS modules. Several algorithms were implemented in the developed system to reduce the computational cost. For a population size of 100 and a maximum number of generations of 250, Objective Function values with excellent agreement were obtained for the two crossover operators used. The simulated optimal patterns featured maximum PPF of 1.17. © 2022 Proceedings of the International Conference on Physics of Reactors, PHYSOR 2022. All Rights Reserved.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9780894487873
Editorial:
American Nuclear Society

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.13182/PHYSOR22-37278