Otimização de múltiplos ciclos da recarga de reatores tipo PWR usando algoritmos genéticos - Baptista, Rafael Pereira. (UFRJ, 2009)
[PT]A recarga de um reator nuclear envolve um complexo problema de otimização cujo objetivo é rearranjar os elementos combustíveis disponíveis no núcleo do reator de forma a maximizar o seu aproveitamento. Tal problema tem sido resolvido com sucesso por técnicas de computação evolucionária, como os algoritmos genéticos, entre outras. Entretanto, as modelagens até então propostas tratam da otimização de um ciclo de queima de combustível, desconsiderando a interdependência entre ciclos subseqüentes. Tal interdependência advém do fato de que os elementos mais queimados (aproximadamente 1/3 do total) são substituídos por elementos novos (frescos) e a identificação desses elementos só pode ser feita ao final da simulação do ciclo anterior. Dada a complexidade dos processos físicos envolvidos, não se pode afirmar que seguidas otimizações independentes (de um ciclo) gerem resultados globalmente ótimos ao fim de dois ou três ciclos. Este fato motiva a investigação integrada da otimização de recarga para uma seqüência de ciclos consecutivos, que pode tornar-se mais eficiente do que otimizações independentes (de um ciclo). Este trabalho de tese apresenta um estudo de viabilidade de uma metodologia para otimização em múltiplos ciclos a recarga de reatores tipo PWR. Através de benchmarks criados especialmente para este fim a metodologia foi avaliada mostrandose efetiva na otimização. A aplicação a um problema envolvendo três recargas em um único processo de otimização demonstrou que a modelagem é capaz de lidar com problemas de complexidades condizentes com as esperadas em recargas múltiplos ciclos.[EN]Nuclear reactor reload involves a complex optimization problem, whose objective is to arrange fuel elements in the reactor core aiming to maximize the burn up. Such problem has been successfully solved by means of evolutionary computation techniques, such as genetic algorithms among others. However, proposed methodologies consider a unique reload cycle, forgetting about interdependencies between subsequent cycles. Such interdependence arise from the fact that the most burn-out elements (approximately 1/3) are substituted by new (fresh) elements and identification of these elements can only be made at the end of previous cycle simulation. Due to the complexity of involved physical processes, it is not possible to state that consecutive independent optimization process (one cycle) lead to a global optimum at the end of two or three cycles. This fact motivates the investigation of an integrated optimization of sequence of consecutive cycles, which can be more effective than independent (one cycle) optimizations. This work presents the viability study of a methodology for multi-cycle reload optimization of a PWR reactor. Through especially developed benchmarks, the methodology could be evaluated, demonstrating to be effective for optimization. The application to a problem involving three reloads into an unique optimization process demonstrate that the modeling is able to deal with problems of magnitude comparable to those expected in multi-cycle reloads.