Soutenance de thèse de Avent GRANGE

Ecole Doctorale
Sciences de l'Environnement
Spécialité
Sciences de l'environnement: Génie des procédés
établissement
Aix-Marseille Université
Mots Clés
Optimisation mutiobjectif,Processus gaussien,thermohydraulique,RNR-Na,Cycle de Brayton,
Keywords
Multiobjective Optimisation,Gaussian Process,thermal-hydraulics,Sodium Fast-neutron Reactor,Brayton cycle,
Titre de thèse
Méthode d’optimisation multiobjectif de la conduite d’un réacteur nucléaire ; application à un RNR-Na fonctionnant avec un cycle de Brayton
Multiobjective optimisation method dedicated to nuclear power plant operation ; application to a sodium fast-neutron reactor based on a Brayton cycle
Date
Mercredi 11 Décembre 2019 à 10:00
Adresse
Château de Cadarache, bâtiment N°901 Route de Vinon-Sur-Verdon, 13115 Saint-Paul-les-Durance ;
Amphithéâtre du Château de Cadarache
Jury
Directeur de these M. Jean-Henry FERRASSE Aix Marseille Université, CNRS, Centrale Marseille
Rapporteur M. Jean BACCOU IRSN
Rapporteur Mme Elsa MERLE PHELMA
CoDirecteur de these M. Olivier BOUTIN Aix Marseille Université, CNRS, Centrale Marseille
Examinateur M. Abderrazak LATIFI Université de Lorraine
Examinateur Mme Amandine MARREL Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives

Résumé de la thèse

La définition de la conduite d’un réacteur nucléaire permet à ce dernier d’atteindre des objectifs en termes de rendement thermodynamique, de manœuvrabilité, de durée de vie et de répondre à des exigences de sûreté. La méthode développée lors de ces travaux de thèse définit la conduite par la résolution d’un problème d’optimisation multiobjectif et contraint. Les variables de décision retenues pour résoudre ces problèmes sont les consignes, les actionneurs et les paramètres des systèmes de contrôle-commande associés aux régulations mises en œuvre dans la conduite. L’espace de définition de ces variables de décision, nommé espace de recherche, est potentiellement de grande dimension. La recherche des conduites optimales dans cet espace nécessite alors un nombre de calcul élevé. La conduite d’un réacteur au cours d’un transitoire de fonctionnement normal, incidentel ou accidentel est modélisée par l’Outil de Calcul Scientifique (OCS) de thermohydraulique système CATHARE2. La durée d’exécution d’un calcul avec cet OCS étant longue, son utilisation pour résoudre le problème d’optimisation dans un temps raisonnable est inadaptée. La méthode développée réduit alors la dimension de l’espace de recherche et construit des modèles de substitution (métamodèles) à l’OCS CATHARE2 pour reproduire les objectifs et les contraintes en fonction des variables de décision. Ces métamodèles utilisent la structure de processus gaussiens conditionnés sur une base d’apprentissage de la variable à reproduire. Un couplage de ces modèles de substitution à un algorithme génétique permet de définir un ensemble de conduites réparties de manière homogène dans les zones optimales de l’espace des solutions. Les faibles erreurs de prédiction des métamodèles permettent alors d’approcher efficacement le front de Pareto. Deux applications de la méthode sont réalisées pour le réacteur ASTRID avec un cycle de Brayton pour le Système de Conversion d’Energie. La première optimisation atteste des capacités du SCE-gaz à évacuer la puissance résiduelle lors d’un incident de manque de tension externe. Ainsi, 34 conduites, bien réparties à travers le front de Pareto, définissent des compromis optimaux entre les temps d’atteinte de l’état d’arrêt à froid du réacteur et les gradients thermiques à travers la cuve principale du réacteur. La seconde application permet de définir un ensemble de conduites optimales lors d’un transitoire de réglage de fréquence. Ces conduites optimisent simultanément trois objectifs et assurent le respect de deux contraintes relatives à la qualité de la régulation de la puissance électrique produite à l’alternateur du réacteur. Les conduites optimales retenues représentent de manière homogène le front de Pareto et chacune de ces solutions est proche de la référence modélisée avec l’OCS CATHARE2.

Thesis resume

Defining the reactor operation allows the nuclear power plant to achieve objectives in terms of thermodynamic efficiency, maneuverability, lifespan and to meet safety requirements. This work develops a method to define the reactor operation as the solution to a multiobjective optimization and constrained problem. The decision variables selected to solve this kind of problems are the setpoints, the actuators and the control-command systems parameters related to regulations implemented in the reactor operation. The definition space of these decision variables has potentially a high dimension. The search for optimal reactor operations in this space means a great amount of calculations. The reactor operation during a transient phase (a normal operation or an accident) is modeled using the CATHARE2 code. It is characterized by a long computation runtime. Thus, its use to solve the multiobjective problem within a reasonable timeframe is inappropriate. The developed method reduces the dimension size of the research space and builds surrogate models (metamodels) to replace CATHARE2 code simulations in order to mimic objectives and constraints depending on the decision variables. These metamodels use the conditioned Gaussian processes structure on a learning base of the variable to mimic. A coupling of these substitution models to a genetic algorithm enables the definition of a set of reactor optimal operations homogeneously spread in the solutions space. The low prediction errors of the metamodels provide an accurate estimate of the Pareto Front. Two applications of the method are carried out on the ASTRID reactor using a Brayton cycle through a gas power conversion system. The first one attests that the gas power conversion system has the capacity to remove the decay heat for a loss of off-site power. Hence, 34 reactor operations, well spread in the Pareto front, define optimal compromises between the delay to reach the cold shutdown state and minimal thermal gradients through the main vessel. The second application defines a set of optimal reactor operations during a load following transient. These reactor operations optimize simultaneously three objectives and ensure that the two constraints related to the electrical produced power regulation quality are observed. Retained optimal reactor operations represent homogeneously the Pareto Front; and each of the selected solutions is close to the reference computed by the CATHARE2 code.