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Journal Articles ESAIM: Proceedings and Surveys Year : 2022

Impact of physical model error on state estimation for neutronics applications

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Abstract

In this paper, we consider the inverse problem of state estimation of nuclear power fields in a power plant from a limited number of observations of the neutron flux. For this, we use the Parametrized Background Data Weak approach. The method combines the observations with a parametrized PDE model for the behavior of the neutron flux. Since, in general, even the most sophisticated models cannot perfectly capture reality, an inevitable model error is made. We investigate the impact of the model error in the power reconstruction when we use a diffusion model for the neutron flux, and assume that the true physics are governed by a neutron transport model.
Dans ce papier, nous considérons le problème inverse d'estimation d'état du champ de la puissance dans un coeur de réacteur nucléaire à partir d'un nombre limité d'observations du flux de neutrons. Pour cela, nous utilisons l'approche Parametrized Background Data Weak. La méthode combine les observations avec un modèle d'EDP paramètrée pour le comportement du flux de neutrons. Puisque, en général, même le plus sophistiqué des modèles ne peut représenter parfaitement la réalité, une erreur inévitable de modélisation est commise. Nous investiguons l'impact de l'erreur du modèle dans la reconstruction de la puissance en utilisant un modèle de diffusion pour le flux de neutron, et en supposant que la vraie physique est gouvernée par un modèle de transport de neutron.
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Dates and versions

cea-03884166 , version 1 (05-12-2022)

Identifiers

  • HAL Id : cea-03884166 , version 1

Cite

Yonah Conjungo Taumhas, David Labeurthre, François Madiot, Olga Mula, Tommaso Taddei. Impact of physical model error on state estimation for neutronics applications. ESAIM: Proceedings and Surveys, In press. ⟨cea-03884166⟩
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