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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于内嵌物理知识神经网络的反应堆堆芯核热耦合计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120278013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510350912.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于内嵌物理知识神经网络的反应堆堆芯核热耦合计算方法是由张亚培;张慧芳;李永康;伍嘉新;田文喜;秋穗正;苏光辉设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内嵌物理知识神经网络的反应堆堆芯核热耦合计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于内嵌物理知识神经网络的反应堆堆芯核热耦合计算方法，步骤如下：1、划分核反应堆堆芯节点；2、初始化堆芯中子物理场参数和热工水力参数；3、内嵌物理知识神经网络模型搭建、训练及保存；4、使用保存好的模型预测堆芯各节点中子数密度，得到中子通量分布；5、依据中子通量分布计算堆芯功率分布；6、使用系统分析程序计算并更新tn+1时刻堆芯热工水力参数；7、计算并更新堆芯各节点反应性；8、判断是否达到指定计算时间，若是则结束，否则回到步骤4。本发明方法基于内嵌物理知识神经网络方法，为求解反应堆堆芯中子物理场与热工场分布提供了一种准确、高效的计算方法，对反应堆设计优化具有重要意义。

本发明授权基于内嵌物理知识神经网络的反应堆堆芯核热耦合计算方法在权利要求书中公布了：1.基于内嵌物理知识神经网络的反应堆堆芯核热耦合计算方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：确定反应堆堆芯几何形状，并进行节点划分，轴向划分m个节点，径向划分为n环； 步骤2：初始化状态参数，具体包括如下内容： 步骤2-1：初始化堆芯燃料、冷却剂温度、功率热工水力状态参数； 步骤2-2：初始化堆芯各节点反应性和中子数密度； 步骤3：tn时刻，在深度学习框架DeepXDE中搭建内嵌物理知识神经网络，并对所搭建的内嵌物理知识神经网络进行训练和优化，来求解中子扩散方程，得到用于计算堆芯各节点中子数密度的模型； 步骤4：使用训练好的模型预测堆芯各节点中子数密度nr,t，计算堆芯中子通量分布； 步骤5：将步骤4中得到的堆芯中子通量分布通过下式转化为堆芯功率分布： Pr,t＝EfΣf5φV 式中： Pr,t：tn时刻r位置处节点的功率分布； Ef：每次裂变释放的能量； Σf5：U235的热中子宏观截面； φ：节点中的中子通量； V：节点的体积； 步骤6：将步骤5中得到的堆芯功率分布作为能量源项填写至核反应堆热工水力分析软件MELCOR的输入卡中，该软件为一维系统分析程序，计算得到tn+1时刻堆芯各节点热工水力状态参数：冷却剂温度和燃料温度； 步骤7：基于步骤6得到的堆芯热工水力参数和反应性反馈关系式计算tn+1时刻各节点总反应性； ρ＝ρ0+ρext+ρD+ρf,a+ρf,r+ρc 式中： ρ——步长末tn+1时刻节点总反应性； ρ0——步长初tn时刻节点总反应性； ρext——Δτ时间步长内节点引入的外部反应性； ρD——Δτ时间步长内燃料多普勒效应引起的反应性； ρf,a——Δτ时间步长内燃料轴向热膨胀引起的反应性； ρf,r——Δτ时间步长内燃料径向热膨胀引起的反应性； ρc——Δτ时间步长内冷却剂热膨胀引起的反应性； ρf,a＝αf,aTf-Tf,0 ρf,r＝αf,rTf-Tf,0 ρc＝αcTc-Tc,0 式中： KD——燃料多普勒系数； αf,a——燃料轴向热膨胀反馈系数； αf,r——燃料径向热膨胀反馈系数； αc——冷却剂热膨胀反馈系数； Tf——步长初tn时刻节点燃料温度； Tf,0——上一步长初tn-1时刻节点燃料温度； Tc——步长初tn时刻节点冷却剂温度； Tc,0——上一步长初tn-1时刻节点冷却剂温度； 步骤8：将tn+1时刻作为新的tn时刻，重复步骤4至步骤7，直到达到指定计算时间。

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