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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种快堆的多参数核数据调整方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115391720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211226402.4，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权一种快堆的多参数核数据调整方法是由王永平;乔梁;郑友琦;杜夏楠;吴宏春;曹良志设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快堆的多参数核数据调整方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种快堆的多参数核数据调整方法，首先针对已有零功率实验装置的多个临界测量实验、控制棒价值测量实验以及空泡反应性测量实验，计算所有实验各自的χ系数和IS因子，并以某一实验为基准实验，计算所有实验与基准实验的相似性系数，根据相似性系数、χ系数和IS因子对应的筛选准则选取能用于核数据调整的实验,其次利用被筛选出来的实验的测量结果，包括有效中子增殖因子、控制棒价值和空泡反应性，基于贝叶斯定理对核数据进行调整，最后利用三个判断准则对调整后的核数据进行筛选，对不合理的核数据进行舍弃或者限制范围，最终获得调整后的核数据。获得更加精确的核数据，从而提高快堆的堆芯物理计算精度与置信度。

本发明授权一种快堆的多参数核数据调整方法在权利要求书中公布了：1.一种快堆的多参数核数据调整方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：针对已有零功率实验装置的多个临界测量实验、控制棒价值测量实验以及空泡反应性测量实验，计算所有实验各自的系数和IS因子，并以某一实验为基准实验，计算所有实验与基准实验的相似性系数，根据相似性系数、系数和IS因子对应的筛选准则选取能用于核数据调整的实验； 以实验j为基准，实验i相对于与实验j的相似性系数计算表达式为： 1 式中： ——实验i相对于与实验j的相似性系数，表征核数据变化对实验i和实验j影响的一致程度； ——实验i中核数据的灵敏度系数向量； ——实验i中核数据的灵敏度系数向量的转置； ——实验j中核数据的灵敏度系数向量； ——实验j中核数据的灵敏度系数向量的转置； ——核数据的协方差矩阵； 当表示了两个实验之间协方差的来源完全一致，当表示两个实验的协方差来源完全相反，相似程度高即相似性系数接近1的实验，得到的核数据调整结果是相近的即核数据调整量越趋于一致；相似程度低即相似性系数接近-1的实验能够形成互补，有利于避免调整过程中的代偿效应； 系数的计算表达式为： 2 式中： ——实验i的系数，指计算误差在一倍不确定度中的占比，用以衡量实验计算误差、计算不确定度和测量不确定度之间的一致程度； ——实验i的实验测量结果； ——实验i的数值计算结果； ——实验测量结果的协方差矩阵； ——实验测量结果的协方差矩阵第i行第i列的数值，即实验i测量结果的不确定度； 当时，说明计算结果超出了一倍不确定度的范围，则实验i存在计算结果与不确定度不一致的可能； IS因子计算表达式为： 3 式中： ——实验i的IS因子，表征核数据引起的结果不确定度和实验测量不确定度的比值； 采用的实验最终筛选准则为： 1的实验个数占总实验个数的比例应大于50%，避免代偿效应； 2，保证计算结果在一倍不确定度的范围内； 3，即核数据对计算结果的不确定度大于实验不确定度，从而保证实验i能够对核数据进行有效的调整； 步骤2：利用被筛选出来的实验的有效中子增殖因子、控制棒价值和空泡反应性三类实验测量结果，基于贝叶斯定理进行核数据调整； 利用评价核数据库中给出的核数据协方差数据能够写出核数据的概率密度函数表达式为： 4 式中： ——核数据； ——核数据库中给出的核数据的名义值； ——核数据的概率密度函数； 同理，实验测量值的概率密度函数写为： 5 式中： ——实验测量值； ——实际实验测量的名义值； ——实验测量值的概率密度函数； 根据贝叶斯定理，能够得到实验为真实值时核数据的条件概率密度函数表达式： 6 式中： ——实验为真实值时核数据的条件概率密度函数； ——核数据为真实值时实验结果的条件概率密度函数； 由于实验的测量值分布在以核数据为输入参数的数值计算程序的计算结果附近，从而写为下式： 7 式中： ——以核数据为输入参数的数值计算程序的计算结果； 由此核数据的条件概率密度函数有如下表达式： 8 此时核数据的条件概率密度函数若要取到最大值，那么核数据的取值应使式8中指数项的绝对值最小，即求核数据使得下式中的达到最小值： 9 式中： ——损失函数； 通过极值定理可知，损失函数对核数据的导数为零处能取到最小值，此时的后验核数据为： 10 式中： ——实验对核数据的灵敏度系数矩阵； ——调整后的后验核数据； 同时，根据伍德伯里矩阵恒等式得到后验协方差矩阵的表达式为 11 式中： ——调整后的后验协方差矩阵，其元素为结合实验测量结果最终获得的核数据协方差调整后的值； 综上，最终通过公式10和式11得到调整后的后验核数据与调整后的后验协方差矩阵；通过一次调整计算无法获得损失函数最小的调整量，因此需要利用式10和式11进行迭代，第i次迭代的计算公式如下： 12 13 式中： ——第i次迭代调整后获得的核数据值； ——第i-1次迭代调整后获得的核数据值； ——第i次迭代调整后获得的核数据的协方差矩阵； ——第i-1次迭代调整后获得的核数据的协方差矩阵； 步骤3：利用三个判断准则对调整后的核数据进行筛选，对不合理的核数据进行舍弃或者限制范围，最终获得调整后的核数据； 对调整后的核数据按以下准则进行筛选： 1限制调整量的最大值为初始核数据的一倍不确定度，超过范围的按最大调整量进行调整； 2核数据调整后应为非负值，因此若出现负值则恢复调整前的原有数据； 3不改变调整前的核数据协方差矩阵中的零元素。

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