Soutenance de thèse de Valentin JOUAULT

Ecole Doctorale
Physique et Sciences de la Matière
Spécialité
ENERGIE, RAYONNEMENT ET PLASMA
établissement
Aix-Marseille Université
Mots Clés
APOLLO3,Vérification,Validation,Neutronique,ASTRID,
Keywords
APOLLO3,Verification,Validation,Neutronics,ASTRID,
Titre de thèse
Amélioration de la démarche de vérification et validation du nouveau code neutronique APOLLO3
Improvement of the Verification & Validation Methology of the new APOLLO3 neutronic code
Date
Lundi 4 Septembre 2017 à 10:00
Adresse
Faculté de droit et de science politique d'Aix-Marseille 3 Avenue Robert Schuman 13100 Aix-en-Provence
Salle du Conseil 1er Etage
Jury
Directeur de these Joël ROSATO Université d'Aix-Marseille
CoDirecteur de these Gérald RIMPAULT CEA
Examinateur Gilles BAN Laboratoire de Physique Corpusculaire de Caen
Rapporteur Alain HéBERT Polytechnique Montréal
Rapporteur Andrei RINEISKI Karlsruhe Institute of Technology
Examinateur Alain MAZZOLO CEA

Résumé de la thèse

Le code APOLLO3®, développé par le CEA avec le soutien d’EDF et AREVA, s’inscrit dans le programme de développement d’une plate-forme logicielle neutronique permettant de modéliser plus finement les phénomènes physiques des cœurs de réacteurs existant (jusqu’à Génération III) ainsi que la conception et la réalisation des concepts du futur (Génération IV). Malgré les avancées technologiques en matière d’informatique (augmentation du nombre d’opération par seconde et des volumes de stockage), des approximations sont toujours nécessaires dans les codes déterministes. Or, ces approximations apportent des erreurs plus ou moins importantes, que l’on appelle des biais de méthodes ou de calcul, qui se répercutent sur les résultats finaux. Lors des précédents travaux de validation, il s’agissait de comparer le résultat du schéma de calcul choisi avec un code étalon (stochastique ou déterministe). Cette comparaison permettait d’avoir un biais global associé au schéma de calcul. La validation plus en profondeur des fonctionnalités servait à optimiser le schéma de calcul. Cependant, l’impact des biais des fonctionnalités sur le biais global du schéma de calcul jusqu’au cœur n’était jamais quantifié. Le premier objectif de cette thèse est de quantifier les biais associés aux principales fonctionnalités du code APOLLO3®, et de mesurer leur impact sur le biais global. Concrètement, il s’agit d’identifier les approximations réalisées dans le cadre d’un schéma de calcul applicable aux REP et aux RNR, et d’estimer leur impact sur le biais global résultant de la comparaison entre le schéma de calcul et un code étalon. Cette méthode doit pouvoir être applicable à n’importe quel type de réacteur, afin de d’être cohérente avec la philosophie multifilière d’APOLLO3®. La méthode choisie est une méthode de décomposition des biais qui consiste à réaliser des comparaisons avec un code étalon à chaque étape du schéma de calcul. Le calcul étalon choisi doit être pertinent, et doit permettre de traiter l’approximation concernée indépendamment des autres. Nous avons appliqué cette méthode sur différents types de réacteurs, aussi bien rapide que thermique. Cela nous a permis d’identifier les approximations responsables des biais, de proposer des améliorations aux schémas de calcul et d’en appliquer certaines. L’autre partie de cette thèse porte sur la définition du domaine de Validation du code APOLLO3®. Le domaine de Validation regroupe l’ensemble des applications dans lequel le code donne de bons résultats et a été validé. Le travail effectué dans cette thèse consiste à définir un modèle mathématique permettant de prédire les biais obtenus sur un cas donné. Le modèle est défini en fonction des caractéristiques technologiques d’un cœur (taille des assemblages, hauteur du cœur, compositions, …) et des options de schéma de calcul utilisées. Il nécessite un grand nombre d’échantillons, afin de réduire l’incertitude sur la prédiction et couvrir différents cas (différents spectres, combustible, modérateurs, …). Le réseau de neurones est apparu comme supérieur à d’autres méthodes (Régression linéaire, Krigeage) pour prédire les biais sur le cœur CFV avec une base d’apprentissage limitée. Ce modèle nous a permis d’évaluer la pertinence de certains benchmarks internationaux vis-à-vis des cœurs de réacteurs existants ou en projet, ainsi que de mettre en place une méthode d’optimisation de schéma de calcul.

Thesis resume

The APOLLO3® code, developed at CEA with the support of EDF and AREVA, is the result of a project aiming at developing a neutronic software platform with improved models of physical phenomena for existing reactor cores (until 3rd generation) but also for future reactor concepts (4th generation). Despite technological improvements in computer science (number of operations per second and storage volume increased), approximations are unavoidable in deterministic codes. Yet, those approximations bring more or less important discrepancies, named model biases, on different core characteristics (pointed out through reference calculations). During previous validation processes, the purpose was to compare a chosen calculation scheme against a reference calculation (Monte-Carlo or deterministic). This comparison allowed the users to get a global bias associated with a calculation scheme. Further validation of functionalities was used to optimize the calculation scheme, and as a decisive criteria for his options. However, the functionalities’ bias impact on the calculation scheme global bias until core calculation was not measured. The first objective of this thesis is to quantify biases associated with APOLLO3® code main functionalities, and to measure their impact on the global bias. In practical terms, the goal is to identify approximations involved in the calculation scheme, and estimate their impact on the global bias through comparison of the calculation scheme against a reference calculation. This method must be applicable to any kind of reactor, in order to be consistent with the APOLLO3® multipurpose philosophy. The defined method is the bias decomposition method, which consist in comparing with a reference calculation each step of a calculation scheme. The reference calculation must be relevant, and must able us to treat each approximations separately. We applied this method on different types of reactor cores, both fast and thermal spectra. It enabled us to identify the main approximations responsible of global biases, to propose improvement for calculations schemes and apply some. The other part of this thesis relies on the definition of the APOLLO3® Validation domain. The Validation domain defines the set of applications in which the code is effective and has been validated. This work focuses on defining a mathematical model designed for bias prediction. The model is defined according to core technological characteristics and used calculation scheme’s options. It requires a large number of samples, in order to reduce the prediction uncertainty and cover different cases (different spectra, fuel, coolant …). The neural network turned out to be the best interpolation method against others (Linear Regression, Kriging) to predict CFV core biases with a limited learning basis. This model permitted us to evaluate the relevance of international benchmarks regarding existing reactor cores or future reactor concepts, and to set up a calculation scheme optimization method.