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1 DeFI - Shape reconstruction and identification CMAP - Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique, Inria Saclay - Ile de France, Polytechnique - X, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR7641 2 CMAP - Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique 3 EDF R&D - EDF R&D Chatou

Abstract : A Pressurized Water Reactor PWR Reactor Coolant System RCS is a highly complex physical process: heterogeneous power, flow and temperature distributions are difficult to be accurately measured, since instrumentations are limited in number, thus leading to the relevant safety and protection margins.EDF R&D is seeking to assess the potential benefits of applying Data Assimilation to a PWR-s RCS Reactor Coolant System measurements, in order to improve the estimators for parameters of a reactor-s operating setpoint, i.e.
improving accuracy and reducing uncertainties and biases of measured RCS parameters.In this thesis, we define a 0D semi-empirical model for RCS, satisfying the description level usually chosen by plant operators, and construct a Monte-Carlo Method inspired from Ensemble Methods in order to use this model with Data Assimilation tools.
We apply this method on simulated data in order to assess the reduction of uncertainties on key parameters: results are beyond expectations, however strong hypotheses are required, implying a careful preprocessing of input data.


Résumé : Le circuit primaire d-un réacteur à eau pressurisée REP est un système thermohydraulique complexe, présentant des champs hétérogènes de puissances, températures et débits dans des conditions extrêmes : l-instrumentation in situ est limitée en nombre, localisation et précision.
De ce fait, la connaissance de ces paramètres de fonctionnement est impactée par des incertitudes de représentativité notamment, prises en compte dans la conception et intégrées dans les protections d-exploitation.Dans ce contexte, EDF R&D cherche à évaluer les apports potentiels de l-Assimilation de Données, un ensemble d-outils mathématiques très utilisé en géosciences qui permettent de corriger des estimations issus de modèles à l-aide de mesures provenant du système réel modélisé, pour une meilleure caractérisation justesse, incertitudes des paramètres du point de fonctionnement primaire nominal.Dans cette thèse, nous définissons un modèle semi-empirique 0D adapté au niveau de description usuellement choisi par les exploitants, et développons une méthodologie de type Monte-Carlo et inspirée des Méthodes d-Ensemble pour utiliser ce modèle dans un cadre d-Assimilation de Données.
L-application de cette méthodologie à des données simulées permet d-évaluer la réduction des incertitudes pesant sur les paramètres-clés : les résultats sont au-delà des espérances initiales mais nécessitent des hypothèses fortes impliquant un prétraitement soigneux des données d-entrée.


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Keywords : Data Assimilation PWR Reactor Coolant System BLUE Kalman Filter Monte- Carlo Method 0D-1D Model Twin Experiments Measurement Systems

Mots-clés : Assimilation de Données REP Circuit Primaire Filtre de Kalman Méthode Monte-Carlo Modélisation 0D-1D Expériences Jumelles Systèmes de Mesures





Autor: Thibaud Mercier -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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