Le travail mené au cours de cette thèse s’est intéressé à l’étude de la propagation des sources d’incertitudes (données nucléaires, paramètres technologiques, biais de calcul) sur les paramètres intégraux, et à la mise au point d’une méthode d’optimisation multi-critères basée sur l’approche de représentativité et de transposition, permettant de réduire cette incertitude a priori sur une grandeur ciblée (keff , distribution de puissance,...) dès la phase de conception d’un nouveau programme expérimental. La première partie de cette thèse s’est intéressée aux schémas de calcul pour la détermination des profils de sensibilité des paramètres intégraux aux données nucléaires pour différentes échelles de modélisation (cellule, assemblage et cœur), et à leur optimisation multi-filière (REL et RNR). Un schéma de calcul simplifié, basé sur les théories des perturbations standard et généralisée, permet dès à présent la propagation de ces incertitudes sur un large type de grandeur intégrale. Ces travaux ont notamment permis de vérifier la bonne représentativité des réseaux UOX et MOX mis en œuvre dans l’expérience EPICURE par rapport aux REP actuels avec chargement mixte, et de mettre en évidence l’importance de certaines données nucléaires dans l’effet de bascule des nappes de puissance dans les grands cœurs de réacteurs. La seconde partie du travail s’est focalisée sur la mise en place d’outils et de méthodes d’aide à la conception des programmes expérimentaux dans les maquettes critiques. Ces méthodes sont basées sur une approche d’optimisation multi-paramétrée de la représentativité en utilisant simultanément différentes grandeurs d’intérêt. Enfin, une étude originale a été réalisée sur la prise en compte des corrélations entre informations intégrales dans le processus de transposition. La prise en compte de ces corrélations, couplée à la méthode de transposition multi-paramétrée permet l’optimisation de nouvelles configurations expérimentales, répondant au mieux aux besoins de qualification complémentaires des outils de calcul. / The work performed during this thesis focused on uncertainty propagation (nuclear data, technological uncertainties, calculation biases,...) on integral parameters, and the development of a novel approach enabling to reduce this uncertainty a priori directly from the design phase of a new experimental program. This approach is based on a multi-parameter multi-criteria extension of representativity and transposition theories. The first part of this PhD work covers an optimization study of sensitivity and uncertainty calculation schemes to different modeling scales (cell, assembly and whole core) for LWRs and FBRs. A degraded scheme, based on standard and generalized perturbation theories, has been validated for the calculation of uncertainty propagation to various integral quantities of interest. It demonstrated the good a posteriori representativity of the EPICURE experiment for the validation of mixed UOX-MOX loadings, as the importance of some nuclear data in the power tilt phenomenon in large LWR cores. The second part of this work was devoted to methods and tools development for the optimized design of experimental programs in ZPRs. Those methods are based on multi-parameters representativity using simultaneously various quantities of interest. Finally, an original study has been conducted on the rigorous estimation of correlations between experimental programs in the transposition process. The coupling of experimental correlations and multi-parametric representativity approach enables to efficiently design new programs, able to answer additional qualification requirements on calculation tools.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013GRENI033 |
| Date | 30 September 2013 |
| Creators | Dos Santos, Nicolas |
| Contributors | Grenoble, Santamarina, Alain |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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