12. 结果比较

12.1. 结果比较可视化

CRANE自带丰富的 可视化 功能，不仅有针对输入模型可视化，更有详细的结果可视化。 而对于结果的可视化，除了支持对某一个计算结果的可视化外，CRANE还可以将两个结果放在一起进行比较可视化。

例如，执行以下命令：

crane visualize VERA_7.h5 VERA_7_another.h5

或者：

crane visualize VERA_7.h5 VERA_7_another.xlsx

就可进入到 VERA_7 问题两个计算结果比较的可视化界面，结果比较的偏差是前者减去后者，这里是 VERA_7 - VERA_7_another。

Note

第一个文件是需要比较的结果，必须是 HDF5 结果文件，而后一个文件是比较的对象， 可以是 HDF5 结果文件，也可以是 Excel 结果文件。如果是 Excel 结果文件，则只支持比较 Excel 结果文件 中存储的结果数据，如全堆组件功率分布、探测器活度分布、控制棒价值等。

接下来我们就以 VERA_7 等基准题为例来展示如何使用CRANE的结果比较可视化功能。

12.1.1. 功率分布比较可视化

这里我们介绍如何使用 功率分布可视化 功能进行结果比较。

功率分布可视化 中所有功能都支持比较可视化，这里我们仅以 组件积分功率分布可视化、以组件为单位的轴向功率分布可视化 和 堆芯轴向功率分布可视化 为示例。

我们尝试与一个更高收敛判据的结果进行比较，来查看提高裂变源收敛判据对功率分布的影响。我们将 VERA_7 中的 fission_converge_criterion 改为 1e-4，算得的结果保存为 VERA_7_tighter_converged.h5， 并执行以下命令：

crane visualize VERA_7.h5 VERA_7_tighter_converged.h5

然后在交互式命令行界面中执行：

plot-power-distribution --power-type assembly-integral

可绘制出两个结果比较的组件积分功率分布图：

../_images/plot_power_distribution_assembly_integral_compare.png

可见将裂变源收敛判据由 5e-4 提高至 1e-4，对组件积分功率分布几乎没有影响。

执行以下交互式命令行:

plot-power-distribution --power-type assembly-axial

可绘制出两个结果比较的以组件为单位的轴向功率分布图：

../_images/plot_power_distribution_assembly_axial_compare.png

执行以下交互式命令行:

plot-power-distribution --power-type axial

可绘制出两个结果比较的堆芯轴向功率分布图：

../_images/plot_power_distribution_axial_compare.png

可见对于 VERA_7 问题，无论是径向功率分布还是轴向功率分布，提高裂变源收敛判据至 1e-4 对其影响都非常小。fission_converge_criterion 设置成 5e-4 已足够精确。

12.1.2. 通量分布比较可视化

这里我们介绍如何使用 通量分布可视化 功能进行结果比较。

通量分布可视化 中所有功能都支持比较可视化，这里我们仅以 径向切面的栅元通量分布可视化 为示例。

Note

如果对细网通量进行比较，则需要两个结果的细网网格划分是一致的。如下面将围板厚度变化后，细网划分将会变化， 则无法比较细网通量分布。

我们想了解围板厚度变化对于径向通量分布的影响，我们将 VERA_5A_2D 中的 baffle 对象 厚度减小1毫米，由 2.85 改为 2.75，重新计算获得的结果保存为 VERA_5A_2D_thinner_baffle.h5，并执行以下命令：

crane visualize VERA_5A_2D_thinner_baffle.h5 VERA_5A_2D.h5

然后在交互式命令行界面中执行：

plot-flux-distribution --flux-type cell-radial-slice --energy thermal

Note

由于 VERA_5A_2D 问题为两维问题，轴向只有一层，因此这里无需通过 --axial-height 选项指定高度。

可绘制出两个结果比较的径向切面的栅元热通量分布图：

../_images/plot_flux_distribution_cell_radial_slice_thermal_compare.png

可见，围板厚度减少后，在围板区域由于慢化剂占比增多，该处的热通量是增大的。

你也可以通过 --difference-type 选项来选择是相对偏差还是绝对偏差（默认是相对偏差）。

Note

在有些情况下，尤其是通量分布比较时，离活性区较远的地方本身绝对值就比较小，相对偏差就很大， 还会导致整个分布颜色渲染过于集中，此时比较绝对偏差更为合理。

增加 --difference-type absolute 以选择绝对偏差：

plot-flux-distribution --flux-type cell-radial-slice --energy thermal --difference-type absolute

可绘制出径向切面的栅元热通量绝对偏差分布图：

../_images/plot_flux_distribution_cell_radial_slice_thermal_compare_abs.png

将 --energy 设置为 epithermal 以选择非热通量：

plot-flux-distribution --flux-type cell-radial-slice --energy epithermal --difference-type absolute

可绘制出径向切面的栅元非热通量绝对偏差分布图：

../_images/plot_flux_distribution_cell_radial_slice_epithermal_compare_abs.png

与热通量相反，围板厚度减小后该处非热通量是增加的。

12.1.3. 探测器活度分布比较可视化

这里我们介绍如何使用 探测器活度分布可视化 功能进行结果比较。

我们采用 功率分布比较可视化 中的例子来比较探测器活度分布。 执行以下命令：

crane visualize VERA_7.h5 VERA_7_tighter_converged.h5

然后在交互式命令行界面中执行：

plot-detector-reaction-distribution

可绘制出两个结果比较的探测器活度分布图：

../_images/plot_detector_reaction_distribution_compare.png

和组件功率分布比较是一致的，两个结果偏差极小。

12.1.4. 燃耗分布比较可视化

这里我们介绍如何使用 燃耗分布可视化 功能进行结果比较。

燃耗分布可视化 中所有功能都支持比较可视化，这里我们仅以 棒积分燃耗分布可视化、轴向切面的棒燃耗分布可视化、 堆芯轴向燃耗分布可视化 为示例。

VERA_9 问题燃耗过程中D棒组有极小一部分插入堆芯，现在我们以D棒组全提（即将 control_rod_position 中D棒棒位全部设置为230）再进行计算，保存计算结果文件名为 VERA_9_ARO.h5，并执行以下命令：

crane visualize VERA_9_ARO.h5 VERA_9.h5

在交互式命令行界面中执行：

plot-burnup-distribution --burnup-type pin-integral --burnup 16939

可绘制出两个结果比较的寿期末棒积分燃耗分布图：

../_images/plot_burnup_distribution_pin_integral_compare.png

可见，相比于D棒组部分插入情况，完全ARO情况下D棒组位置附近的燃耗要深一些。

执行交互式命令行：

plot-burnup-distribution --burnup-type pin-axial-slice --axial-slice-coef 1 1 0 --burnup 16939

可绘制出两个结果比较的寿期末方程为 x+y=0 轴向切面的棒燃耗分布图：

../_images/plot_burnup_distribution_pin_axial_slice_compare.png

或执行轴向燃耗可视化命令：

plot-burnup-distribution --burnup-type axial --burnup 16939

查看两个结果轴向燃耗分布的比较情况：

../_images/plot_burnup_distribution_axial_compare.png

无论是轴向切面燃耗分布还是堆芯轴向燃耗分布，都可以看到，这种正常运行工况下D棒组少量插入堆芯， 只对接近顶部位置的燃料燃耗有影响。

12.1.5. 核素核子密度分布比较可视化

这里我们介绍如何使用 核素核子密度分布可视化 功能进行结果比较。

VERA_7 是满功率平衡氙问题，这里我们计算一个 95% 功率状态，并与满功率状态下 Xe-135 的核子密度分布进行比较。对 VERA_7 的 relative_power 设置为 0.95，计算结果保存为 VERA_7_FP95.h5，执行以下命令：

crane visualize VERA_7_FP95.h5 VERA_7.h5

然后在交互式命令行界面中执行：

plot-number-density-distribution --nuclide-name Xe-135 --direction axial --axial-slice-coef 1 1 0

可绘制出两个结果比较的方程为 x+y=0 轴向切面的Xe-135核子密度分布图：

../_images/plot_number_density_distribution_axial_compare.png

可见功率降为 95% 时，不同位置的Xe-135浓度减少在0.67%~6.07%之间。

12.1.6. Dancoff因子分布比较可视化

这里我们介绍如何使用 Dancoff因子分布可视化 功能进行结果比较。

我们采用 核素核子密度分布比较可视化 中的例子来比较Dancoff因子分布。 执行以下命令：

crane visualize VERA_7_FP95.h5 VERA_7.h5

然后在交互式命令行界面中分别执行：

plot-dancoff-factors --direction radial --axial-height 100

plot-dancoff-factors --direction radial --axial-height 400

可绘制出两个结果比较的距离堆芯底部（包含反射层）距离分别为 100cm、400cm 处径向切面的Dancoff因子分布图：

../_images/plot_dancoff_factors_radial_100_compare.png
../_images/plot_dancoff_factors_radial_400_compare.png

可以看到，堆芯功率降低导致上部的水密度相比下部减少更多，从而上部比下部的Dancoff因子相差更大。

12.1.7. 汇总数据随燃耗变化比较可视化

这里我们介绍如何使用 汇总数据随燃耗变化可视化 功能进行结果比较。

我们采用 燃耗分布比较可视化 中的算例，但是反过来比较，执行以下命令：

crane visualize VERA_9.h5 VERA_9_ARO.h5

然后在交互式命令行界面中执行：

plot-result-summary --x-axis burnup --y-axis-first boron_concentration --y-axis-third control_rod_withdrawn_steps --rod-bank D

Note

这里除了画出了两个结果的硼降曲线比较外，还将D棒组的棒位作为第三个Y坐标值同时显示，需要注意的是， 第三个坐标的数据是来自于第一个结果的。

可绘制出两个结果比较的硼降曲线：

../_images/plot_result_summary_bor_compare.png

可以看到，在燃耗深度~15000MWd/tU左右，D棒插入最多，与ARO结果相比硼浓度偏差也达到最大，但也不到20ppm。

Note

硼浓度比较会显示 ±50 两条红色虚线，表示工程验收限值。

12.1.8. 临界实验结果比较可视化

这里我们介绍如何使用 临界实验结果可视化 功能进行结果比较。

我们采用 VERA_5 基准题CRANE计算结果与KENO-VI的结果比较，在 criticals 中把KENO-VI的结果替换进去并保存为 KENO-VI.xlsx，执行以下命令：

crane visualize VERA_5.h5 KENO-VI.xlsx

然后在交互式命令行界面中执行：

plot-criticals

可绘制出CRANE与KENO-VI的临界实验结果比较的条状图：

../_images/plot_criticals_compare.png

12.1.9. 控制棒组价值比较可视化

这里我们介绍如何使用 控制棒组价值可视化 功能进行结果比较。

我们采用 VERA_5 基准题CRANE计算结果与KENO-VI的结果比较，在 control_rod_worths 中把KENO-VI的结果替换进去并保存为 KENO-VI.xlsx，执行以下命令：

crane visualize VERA_5.h5 KENO-VI.xlsx

然后在交互式命令行界面中执行：

plot-control-rod-worths

可绘制出CRANE与KENO-VI的控制棒组价值比较的条状图：

../_images/plot_control_rod_worths_compare.png

12.1.10. 控制棒组价值曲线比较可视化

这里我们介绍如何使用 控制棒组价值曲线可视化 功能进行结果比较。

我们采用 VERA_5 基准题CRANE计算结果与KENO-VI的结果比较，在 control_rod_worths_curve 中把KENO-VI的结果替换进去并保存为 KENO-VI.xlsx，执行以下命令：

crane visualize VERA_5.h5 KENO-VI.xlsx

然后在交互式命令行界面中执行：

plot-control-rod-worths-curve --rod-bank D --worth-type IRW(pcm)

可绘制出CRANE与KENO-VI的控制棒组积分价值曲线比较图：

../_images/plot_control_rod_worths_curve_IRW_compare.png

设置 --worth-type 为 DRW(pcm)，并通过 --difference-type 选择绝对误差：

plot-control-rod-worths-curve --rod-bank D --worth-type DRW(pcm) --difference-type absolute

可绘制出CRANE与KENO-VI的控制棒组积分价值比较的条状图：

../_images/plot_control_rod_worths_curve_DRW_compare.png

12.1.11. 分项耗时统计比较可视化

这里我们介绍如何使用 分项耗时统计可视化 功能进行计算耗时比较。

以下我们有两个计算结果：计算对象都是某CNP650机组第一循环1/4堆芯跟踪计算，但计算平台不同， 分别为配备 RTX 4090 显卡的服务器和配备 RTX 3090 显卡的服务器，显卡数量都是 8 张。 HDF5 结果文件 名分别为 QS2_U1C1_4090.h5 和 QS2_U1C1_3090.h5。

首先执行命令：

crane visualize QS2_U1C1_4090.h5 QS2_U1C1_3090.h5

然后在交互式命令行界面中执行：

plot-timing-statistics --plot-type bar

Note

分项耗时统计比较不支持饼图，即选项 --plot-type 不能为 pie。

可绘制出分项耗时统计比较的条状图：

../_images/plot_timing_statistics_bar_compare.png

可见对于该问题，采用 RTX 4090 显卡对计算效率提升非常显著，比起 RTX 3090 耗时占比最大的 MOC2D Solving 模块减少一半以上时间，而总耗时也减少 45% 左右。

12.2. compare 命令

在真实的堆芯启动物理试验和功率历史跟踪计算中，除了比较低功率物理实验计算结果外， 还需要比较硼降曲线以及多个燃耗点的组功率分布、活度分布等。

为了将结果比较批量化，CRANE提供了 crane compare 命令，该命令能够自动比较 Excel 结果文件 中的以下四类数据并生成相关图表：

  1. 低功率物理实验计算的汇总信息，即 lppt_summary，生成 1 张表；

  2. 跟踪计算的硼浓度，即 boron_concentration (ppm)，生成 1 张图；

  3. 跟踪计算的组件积分功率分布，即 assembly_power，Excel 结果文件 中有几个状态点的数据就生成几张图；

  4. 跟踪计算的探测器活度分布，即 detector_reaction_2D，Excel 结果文件 中有几个状态点的数据就生成几张图。

这里我们以 BEAVRS_C1 为例来比较CRANE计算结果与测量结果。

首先将测量值输入到 Excel 结果文件 中的相应位置。

将低功率物理实验测量值填入 lppt_summary （下图黄色部分）：

../_images/beavrs_c1_lppt_summary.png

将跟踪计算的硼浓度测量值填入 boron_concentration (ppm) （下图黄色部分）：

../_images/beavrs_c1_summary_boron.png

将 4587 MWd/tU 燃耗点的组件积分功率分布及燃耗填入 assembly_power （下图黄色部分）：

Note

若计算值中没有 4587 MWd/tU 这个燃耗的状态点，则会寻找最接近该燃耗值的状态点进行比较，下同。

Note

beavrs_c1 基准题并没有组件功率分布测量值，这里为演示功能而输入了一个功率分布“测量值”。

../_images/beavrs_c1_assembly_power.png

将 1043, 4587, 12525.6 MWd/tU 3个燃耗点的探测器活度分布及燃耗值填入 detector_reaction_2D （下图黄色部分）：

Note

这3个燃耗点的探测器活度分布数据来至 参考文献 [1]。

../_images/beavrs_c1_detector_reaction.png

Note

对于有探测器布置但该次测量无有效值的位置，需要输入一个极小值，如图中蓝色部分的 1E-20。

以上测量值输入完成后，保存该 Excel 结果文件 名为 MEASURE.xlsx， 并执行以下命令：

crane compare BEAVRS_C1.h5 MEASURE.xlsx -a -d

Note

-a 选项为开启组件功率分布比较，-d 选项为开启探测器活度分布比较， 而低功率物理实验和硼降曲线比较默认就是开启。

即可自动创建名为 CRANE_vs_Measure_of_BEAVRS_C1 的文件夹，包含有以下图表：

Note

这里的文件夹命名规则为：CRANE_vs_<比较对象的文件名>_of_<堆芯名称>。

低功率物理实验结果比较的汇总表：

../_images/beavrs_c1_compare_lppt.png

跟踪计算硼降曲线比较图：

../_images/beavrs_c1_compare_boron.png

4587 MWd/tU 燃耗点的组件功率分布比较图：

../_images/beavrs_c1_compare_assembly_power.png

1043 MWd/tU 燃耗点的探测器活度分布比较图：

../_images/beavrs_c1_compare_detector_reaction_1043.png

4587 MWd/tU 燃耗点的探测器活度分布比较图：

../_images/beavrs_c1_compare_detector_reaction_4587.png

12525.6 MWd/tU 燃耗点的探测器活度分布比较图：

../_images/beavrs_c1_compare_detector_reaction_12525.png

参考文献：

  1. Kan Wang, et al. 2017, Analysis of BEAVRS two-cycle benchmark using RMC based on full core detailed model, Progress in Nuclear Energy, (2017) 1-12.