Оценка качества решений в задачах ассимиляции нейтронно-физических данных: обзор подходов и рекомендации по их применению

Автор(ы): Андрианов А.А., Андрианова О.Н.

Выпуск: 110

Рубрика: Управление техническими системами и технологическими процессами

Год: 2024

Библиография: Андрианов А.А., Андрианова О.Н. Оценка качества решений в задачах ассимиляции нейтронно-физических данных: обзор подходов и рекомендации по их применению // Управление большими системами. Выпуск 110. М.: ИПУ РАН, 2024. С.266-294. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2024.110.10

Дата опубликования: 31.07.2024

Ключевые слова: ассимиляция данных, машинное обучение, анализ неопределенности, нейтронно-физическое моделирование, объекты использования атомной энергии, реакторно-физические эксперименты

Аннотация: Приводится обзор современных подходов к диагностике и оценке качества результатов ассимиляции данных в задачах моделирования нейтронно-физических процессов в объектах использования атомной энергии. Несмотря на широкое применение методов ассимиляции нейтронно-физических данных в последнее время, вопросам диагностики и оценки качества, достоверности и надежности результатов ассимиляции не уделяется должного внимания. В работе систематизированы и описаны все известные метрики и подходы к оценке качества используемых ковариационных данных, показатели информативности и подобия реакторно-физических экспериментов друг другу и в отношении целевого объекта, способы выявления противоречивых экспериментов и диагностики качества решений на основе различных статистических показателей. Обсуждаются области применения различных метрик и подходов, их преимущества и недостатки, а также авторское видение места каждого из показателей и возможная последовательность их применения при реализации процедур ассимиляции в рассматриваемой предметной области. В работе также приводятся рекомендации, направленные на то, чтобы избежать нефизических решений, минимизировать компенсаторные эффекты при корректировке модельных параметров, включая нейтронные константы и технологические параметры, обеспечить возможность вовлечь в анализ эксперименты, носящие противоречивый характер.

Author(s): Andrianov A., Andrianova O.

Article title: Assessing the quality of neutronics parameters adjustment: an overview of approaches and recommendations for their use

Issue: 110

Year: 2024

Keywords: data assimilation, machine learning, uncertainty analysis, neutronics modelling, nuclear facilities, reactor experiments

Abstract: The article presents a comprehensive review of state-of-the-art approaches to diagnosing and assessing the quality of data assimilation results in neutronics modeling problems. Despite the widespread use of data assimilation procedures worldwide to refine the parameters of neutronics models based on reactor experiment results there is a lack of attention given to the issues of diagnostics and quality assessment in this specific area. This stage is crucial in ensuring the reliability and accuracy of assimilation results. By adhering to relevant recommendations, it is possible to avoid obtaining non-physical solutions, minimize compensatory effects when adjusting initial data, and include contradictory experiments in the analysis. The article discusses the most popular metrics and approaches for assessing the quality of covariance data, as well as indicators of informativeness and similarity between reactor physics experiments and the target object. It also covers methods for identifying contradictory experiments and diagnosing the quality of the solution using various statistical indicators. The article highlights the areas of application for different metrics and approaches, as well as their advantages and disadvantages, providing recommendations for their use.