基于汇总统计的贝叶斯校准用于预测 UO2 核燃料中氙的扩散
应用统计
2023-02-22 v1
摘要
裂变气体的演化与释放影响 UO2 核燃料的性能。我们创建了一个贝叶斯框架，用于校准一个预测 UO2 中铀和氙在热平衡与辐照条件下扩散速率的裂变气体输运新模型。数据集取自历史的扩散、气体释放和热力学实验。这些数据集无一例外都由汇总统计组成，包括一个测量值及其相关不确定性。我们的校准策略使用合成数据集来估计模型中的参数，使得所得模型预测与报告的汇总统计一致。在此过程中，报告的不确定性被有效地反映到推断出的不确定参数中。此外，为使方法在计算上可行，我们用具有较少参数的多项式代理模型替代裂变气体演化模型，这些参数通过全局敏感性分析确定。我们讨论了校准策略的有效性，并研究了在作为贝叶斯校准设置一部分构建的似然函数中，如何对取自文献多个来源的不同数据集的贡献进行加权，以考虑各数据汇总集中数据点数目的差异。我们的结果表明，校准后的扩散率与非化学计量预测与给定数据摘要之间吻合良好。我们展示了校准后的氙扩散率与 Turnbull 等人（1982）建立的拟合之间的一致性，表明模型中主导的铀空位扩散机制能够捕捉数据中的趋势。
引用
@article{arxiv.2302.10227,
title = {Bayesian calibration with summary statistics for the prediction of xenon diffusion in UO2 nuclear fuel},
author = {Pieterjan Robbe and David Andersson and Luc Bonnet and Tiernan Casey and Michael W D Cooper and Christopher Matthews and Khachik Sargsyan and Habib N Najm},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.10227},
year = {2023}
}