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Machine learning application to single channel design of molten salt reactor

机译：机器学习应用于熔盐反应器的单通道设计

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This study proposes a robust approach to quickly design a nuclear reactor core and explores the best performing machine learning (ML) technique for predicting feature parameters of the core. We implemented the approach into a hypothetical channel of molten salt reactors to demonstrate the applicability of the method. We prepared a Python tool, named Plankton, which couples to a reactor physics code and an optimization tool, and imports ML methods. The tool performs three consecutive phases: reactor database generation, machine learning application, and design optimization. We identified the extra trees method as the best performing estimator. With the estimator, we found nine optimum designs in total, one for each fuel-salt pair, and estimated all the performance metrics of the designs with a 5% prediction error compared to their actual values. U-Pu-NaCl fuel-salt gave promising results with the highest conversion ratio, the most negative feedback coefficient, and the lowest fast flux. (C) 2021 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：本研究提出了一种稳健的方法来快速设计核反应堆核心，并探索用于预测核心的特征参数的最佳性能学习（ML）技术。我们将该方法实施成熔盐反应器的假设通道，以证明该方法的适用性。我们准备了一个名为Plankton的Python工具，这些工具耦合到反应堆物理代码和优化工具，并导入ML方法。该工具连续三个阶段执行：反应堆数据库生成，机器学习应用和设计优化。我们将额外的树木方法确定为最佳性能的估算。通过估算器，我们发现总共有九个优化设计，一个用于每个燃料盐对，并与其实际值相比，估计设计的所有性能度量。 U-PU-NaCl燃料盐具有最高转换比率，最负面反馈系数和最低快速通量的有希望的结果。 （c）2021 elestvier有限公司保留所有权利。

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