modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

123
MODELAGEM COMPUTACIONAL DE PROBLEMAS DE DIFUSÃO DE NÊUTRONS EM MEIOS MULTIPLICATIVOS EM GEOMETRIA RETANGULAR CARTESIANA BIDIMENSIONAL Nozimar do Couto TESE SUBMETIDA AO CORPO DOCENTE DA COORDENAÇÃO DOS PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE DOUTOR EM CIÊNCIAS EM ENGENHARIA NUCLEAR. Aprovada por: ________________________________________________ Prof. Fernando Carvalho da Silva, D.Sc. ________________________________________________ Prof. Ricardo Carvalho de Barros, Ph.D. ________________________________________________ Prof. Antonio Carlos Marques Alvim, Ph.D. ________________________________________________ Prof. Aquilino Senra Martinez, D.Sc. ________________________________________________ Dr. Marco Antonio Bayout Alvarenga, D.Sc. ________________________________________________ Prof. Ruben Panta Pazos, D.Sc. RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL MARÇO DE 2003

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Page 1: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

MODELAGEM COMPUTACIONAL DE PROBLEMAS DE DIFUSÃO DE

NÊUTRONS EM MEIOS MULTIPLICATIVOS EM GEOMETRIA RETANGULAR

CARTESIANA BIDIMENSIONAL

Nozimar do Couto

TESE SUBMETIDA AO CORPO DOCENTE DA COORDENAÇÃO DOS

PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE

FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS

NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE DOUTOR EM CIÊNCIAS

EM ENGENHARIA NUCLEAR.

Aprovada por:

________________________________________________Prof. Fernando Carvalho da Silva, D.Sc.

________________________________________________Prof. Ricardo Carvalho de Barros, Ph.D.

________________________________________________Prof. Antonio Carlos Marques Alvim, Ph.D.

________________________________________________Prof. Aquilino Senra Martinez, D.Sc.

________________________________________________Dr. Marco Antonio Bayout Alvarenga, D.Sc.

________________________________________________Prof. Ruben Panta Pazos, D.Sc.

RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL

MARÇO DE 2003

Page 2: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

ii

COUTO, NOZIMAR DO

Modelagem Computacional de Problemas

de Difusão de Nêutrons em Meios Multiplica -

tivos em Geometria Retangular Cartesiana Bi -

dimensional [Rio de Janeiro] 2003

VIII, 118 p. 29,7 cm (COPPE/UFRJ, D.Sc.,

Engenharia Nuclear, 2003)

Tese - Universidade Federal do Rio de

Janeiro, COPPE

1. Difusão de Nêutrons Multigrupo

2. Modelagem Computacional

3. Malha Grossa Bidimensional

I. COPPE/UFRJ II. Título ( série )

Page 3: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

iii

DEDICATÓRIA

A minha linda Mãe Ednéa,A minha bela Beatriz Sigaud,

A todas as crianças do Mundo,

Que tenham uma vida prospera e cheia de alegrias.

Page 4: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

iv

AGRADECIMENTOS

Agradeço a todos que de alguma maneira sempre contribuíram para minha

felicidade, contribuíram para a minha formação profissional, social e moral. Pessoas que

sempre me deram muito prazer em estar ao lado delas, fosse nos momentos felizes ou

tristes, fosse durante o amor, os estudos ou o lazer.

Contra as injustiças sociais, raciais e econômicas; agradeço em especial:

A minha família; irmãos, irmã e sobrinhos e sobrinhas que me apoiaram sempre e

sonham chegar tão longe quanto possível.

Aos meus orientadores Ricardo Carvalho de Barros e Fernando Carvalho da Silva,

pela dedicação, valiosas discussões, boa orientação e apoio sincero.

A Historiadora e vencedora Giovana Xavier C. Cortes pela atenção, colaboração,

compreensão e apoio nos momentos difíceis que davam vontade de desistir.

Aos amigos Hermes Alves Filho, Alexandre Santos Francisco e Jean Marie Desir

que conhecendo as dificuldades pelas quais já passaram sempre me apoiaram.

Aos meus amigos da Eletronuclear S.A. , Marcio Dornellas Machado, Jorge Luiz

Chapot e Enio Vanni, com os quais aprendi o valor de uma boa convivência.

Também, a Sidinei Freire, Vanderlei Borba Fernandez, Teresinha Ipojuca, Claudio

Freire, Regina Coeli, Angelo Salermo, por vários bons anos de convívio profissional

e pessoal.

Aos amigos de longa data, Jorge Ricardo Diniz, Amilton Machado, Carla Varella,

Carla Kildes, etc..., que sempre me convidaram para uma boa prosa e bons

momentos de distração e relaxamento em apoio a confecção desta Tese.

Page 5: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

v

Resumo da Tese apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos necessários

para a obtenção do grau de Doutor em Ciências (D.Sc.)

MODELAGEM COMPUTACIONAL DE PROBLEMAS DE DIFUSÃO DE

NÊUTRONS EM MEIOS MULTIPLICATIVOS EM GEOMETRIA RETANGULAR

CARTESIANA BIDIMENSIONAL

Nozimar do Couto

Março / 2003

Orientadores: Fernando Carvalho da Silva

Ricardo Carvalho de Barros

Programa: Engenharia Nuclear

É fato conhecido que a teoria da difusão é tradicionalmente aplicada a cálculos

globais de reatores nucleares térmicos. Com base nas aplicações bem sucedidas do

método espectro-nodal de difusão (END) a problemas unidimensionais, propomos um

método espectro-nodal de difusão bidimensional em geometria xy para cálculos globais

de reatores nucleares. Neste método a equação da continuidade e a lei de Fick são

integradas transversalmente em cada direção espacial de um dado nodo arbitrário,

obtendo-se assim um sistema de equações “unidimensionais” acopladas pelos termos de

fuga transversal. A estas equações “unidimensionais” com aproximações constantes

para os termos de fuga transversal aplicamos uma extensão do método END. Usamos

equações auxiliares especiais, que apresentam parâmetros que são determinados de

forma a preservarem as soluções gerais analíticas das equações “unidimensionais” e que

são determinadas através de uma análise espectral. Portanto, com as condições de

continuidade nas interfaces dos nodos e com o uso das condições de contorno, obtemos

um sistema determinado de equações discretizadas para os fluxos médios nas faces dos

nodos a cada estimativa do autovalor dominante nas iterações externas de potência.

Ainda que o método END bidimensional não seja livre de erro de truncamento espacial,

ele gerou bons resultados para os problemas-modelo que simulamos.

Page 6: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

vi

Abstract of Thesis presented to COPPE/UFRJ as a partial fulfillment of therequirements for the degree of Doctor of Science (D.Sc.)

COMPUTATIONAL MODELLING FOR DIFUSION OF NEUTRONS PROBLEMS

INSIDE NUCLEAR MULTIPLYING MEDIUM ON BIDIMENSIONAL

CARTESIAN RECTANGULAR GEOMETRY

Nozimar do Couto

March / 2003

Advisors: Fernando Carvalho da Silva

Ricardo Carvalho de Barros

Department: Nuclear Engineering

Diffusion theory is traditionally applied to nuclear reactor global calculations.

Based on the good results generated by the one-dimensional spectral nodal diffusion

(SND) method for benchmark problems, we offer the SND method for nuclear reactor

global calculations in X,Y geometry. In this method, the continuity equation and Fick’s

law are transverse integrated in each spatial direction leading to a system of two

“one-dimensional” equations coupled by the transverse leakage terms. We then apply

the SND method to numerically solve this system with constant approximations for the

transverse leakage terms. We perform a spectral analysis to determine the local general

solution of each “one-dimensional” nodal equation with flat approximation for the

transverse leakages. We used special auxiliary equations with parameters that are to be

determined in order to preserve the analytical general solutions in the numerical

algorithm. By considering continuity conditions at the node interfaces and appropriate

boundary conditions, we obtain a solvable system of discretized equations involving the

node-edge average scalar fluxes at each estimate of the dominant eigenvalue (keff) in the

outer power iterations. As we considered approximations to the transverse leakages, the

SND method is not free of spatial truncation errors. Nevertheless, it generated good

results for the typical model problems that we considered.

Page 7: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

vii

ÍNDICE DO TEXTO

Pág.

DEDICATÓRIA iii

AGRADECIMENTOS iv

RESUMO v

ABSTRACT vi

ÍNDICE DO TEXTO vii

CAPÍTULO I - INTRODUÇÃO

I-1 Histórico do Tema 1

I-2 Motivações e Objetivos da Tese 5

I-3 Resumo do Conteúdo da Tese 6

CAPÍTULO II - MODELAGEM MATEMÁTICA

II-1 Equação da Difusão na formulação geral e no estado estacionário a partir

da equação de transporte de nêutrons 7

II-2 Caso Unidimensional 15

II-3 Caso Bidimensional 15

CAPÍTULO III - MÉTODO NUMÉRICO ESPECTRO-NODAL PARA

PROBLEMAS DE DIFUSÃO A UMA VELOCIDADE E UMA DIMENSÃO

III-1 Equações Discretizadas 17

III-2 Algoritmos de Solução 21

III-3 Resultados Numéricos 23

CAPÍTULO IV - MÉTODO NUMÉRICO ESPECTRO-NODAL CONSTANTE

PARA PROBLEMAS DE DIFUSÃO A UMA VELOCIDADE E DUAS

DIMENSÕES

IV-1 Equações de Diferença 27

IV-2 Esquemas Iterativos 41

Page 8: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

viii

IV-3 Resultados Numéricos 48

CAPÍTULO V - CONDIÇÕES DE CONTORNO TIPO ALBEDO E BUCKLING

AXIAL GEOMÉTRICO APLICADO AO MÉTODO NUMÉRICO ESPECTRO-

NODAL CONSTANTE PARA PROBLEMAS DE DIFUSÃO A UMA

VELOCIDADE E DUAS DIMENSÕES

V-1 Condição de Contorno Tipo Albedo 69

V-2 Buckling Axial Geométrico para Simulação de Resultados

em Três Dimensões 77

CAPÍTULO VI - MÉTODO NUMÉRICO ESPECTRO-NODAL PARA

PROBLEMAS DE DIFUSÃO MULTIGRUPO E UMA DIMENSÃO

VI-1 Equações Discretizadas 81

VI-2 Algoritmos de Solução 89

VI-3 Resultados Numéricos e Fundamentos do Método Numérico

Espectro-Nodal Constante para Problemas de Difusão Multigrupo

e Duas Dimensões 90

CAPÍTULO VII - CONCLUSÕES E SUGESTÕES PARA TRABALHOS

FUTUROS

VII-1 Conclusões 98

VII-2 Sugestões para Trabalhos Futuros 105

APÊNDICE A – CÁLCULO DA DENSIDADE DE POTÊNCIA 106

APÊNDICE B - DETERMINAÇÃO DO PARÂMETRO DA CONDIÇÃO DE

CONTORNO TIPO ALBEDO

B-1 Determinação do Parâmetro Albedo: Uma Região 110

B-2 Determinação do Parâmetro Albedo: Duas Regiões 112

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 116

Page 9: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

1

CAPÍTULO I

INTRODUÇÃO

I-1 Histórico do Tema

Na operação de reatores nucleares de potência é de fundamental importância

conhecer e monitorar a distribuição da população de nêutrons no interior de elementos

combustíveis nucleares, com o intuito de sustentar e controlar de maneira segura

reações de fissão em cadeia, que são a base do processo de geração de calor visando à

geração de energia elétrica. Com a modelagem da distribuição neutrônica, portanto,

podemos mensurar o fluxo de nêutrons e a distribuição de potência do reator, que deve

ser uniformemente distribuída para assegurar condições normais de operação de um

reator nuclear.

A interação nêutron-nuclear pode se dar por vários processos que, em geral,

caracterizam-se pela formação do composto nêutron-núcleo em estados excitados de

energia e pelos diferentes mecanismos de decaimentos para estados com níveis de

energia mais baixos. Esses processos são resultados das interações de absorção e

espalhamento. Os eventos de absorção de nêutrons caracterizam-se pela desexcitação

do composto nêutron-núcleo através da emissão de radiação ou partículas, que não

sejam os nêutrons, processo denominado captura radiativa ou ainda através da

fragmentação do composto, processo denominado fissão nuclear, que libera energia em

forma de energia cinética dos dois ou mais fragmentos nucleares e de outros nêutrons.

Outras reações menos prováveis podem ocorrer, e.g., reações com emissão de partículas

carregadas: (n,p), (n,2p), (n,alfa), etc...Os eventos de espalhamento de nêutrons

caracterizam-se pela desexcitação parcial ou total do composto nêutron-núcleo após a

emissão de um nêutron pelo núcleo composto. O espalhamento pode ser inelástico ou

elástico. A probabilidade com que essas interações nêutron-nucleares ocorrem no

interior do domínio de um meio material é medida por quantidades definidas como

seções de choque nucleares e são avaliadas teórica ou experimentalmente.

Em análise de reatores nucleares térmicos de potência várias técnicas são

utilizadas para modelar a distribuição de nêutrons e é fato conhecido que aproximações

de baixa ordem são normalmente empregadas para a modelagem do fenômeno de

transporte de nêutrons. A aproximação classicamente utilizada é a teoria da difusão

Page 10: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

2

multigrupo. O modelo matemático de transporte de nêutrons é descrito por uma

equação integro-diferencial parcial linear, que considera que os nêutrons interagem com

o meio sem alterar sua estrutura e não interagem entre si [13]. A equação de transporte

representa, portanto, um balanço entre produção e perda de nêutrons, sendo que, em sua

generalidade, ela é uma equação dependente de sete variáveis: três espaciais, duas

angulares, uma de energia e uma temporal. Por outro lado, na aproximação da difusão,

a equação apresenta uma redução do número de variáveis independentes de sete para

cinco: três espaciais, uma de energia e uma temporal. Classicamente, a variável de

energia, que é uma variável contínua, é tratada de forma discretizada em G intervalos

contíguos denominados grupos de energia (g = 1:G), sendo convencional considerar g

crescente para energia decrescente. Este método de discretização é conhecido como

método multigrupo [13,14] e transforma a equação da difusão de nêutrons em um

sistema de G equações acopladas pelos termos de fonte de fissão e espalhamento. Do

ponto de vista computacional, a aproximação da difusão é menos robusta que o modelo

de transporte. Matematicamente, esta aproximação gera restrições na dependência

angular da densidade de nêutrons. Fisicamente estas restrições podem ser sintetizadas

em duas premissas fundamentais: (a) os processos de espalhamento devem ser

dominantes nas interações dos nêutrons com o meio, isto é, o meio material tem que se

apresentar fracamente absorvedor de nêutrons; (b) a fluência dos nêutrons deve ocorrer

longe de fontes localizadas e de descontinuidades materiais, pois nestas regiões do

domínio espera-se maior anisotropia no processo de transporte. Contudo, a teoria da

difusão tem sido amplamente usada em análises de reatores nucleares e, em geral,

considerada mais satisfatória do que se poderia esperar teoricamente. Em algumas

situações, em reatores nucleares de potência, onde ocorrem grandes gradientes, a

aproximação da difusão pode falhar, como por exemplo, em regiões dos reatores

térmicos onde barras de controle estão inseridas.

Portanto, é fato conhecido que um extensivo conhecimento da distribuição

espacial de potência é necessário em projeto e análise de reatores nucleares. Para tanto,

a alternativa de se adotarem limites operacionais mais restritos e técnicas conservativas

de projeto, leva a uma pobre utilização e degradação da eficiência da planta. Uma boa

resposta a essas questões passa a ser o desenvolvimento de métodos teóricos mais

sofisticados e potencialmente capazes de gerar as informações necessárias. O aumento

da precisão das predições teóricas contribuem economicamente para projetos menos

conservativos e com margem de operação mais relaxada.

Page 11: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

3

Ademais, em razão da complexidade ou até da impossibilidade do tratamento

analítico completo da equação da difusão utilizada para modelar a distribuição de

nêutrons em reatores nucleares, métodos numéricos são desenvolvidos e aplicados à

equação da difusão em dada geometria. Esses métodos numéricos discretizam as

variáveis espaciais e usam vários esquemas diretos e iterativos para resolver o sistema

de equações algébricas resultantes. A variável energia é tratada pela aproximação

multigrupo. A variável espacial pode ser discretizada por métodos de malha fina, e.g.,

métodos de diferenças finitas (DF) [15]; métodos de malha média, e.g., métodos de

elementos finitos [21,5] ou os métodos de malha grossa, e.g., os métodos nodais [3].

Em esquemas de diferenças finitas, aproximações de baixa ordem são usadas

para representar os termos de fuga. Estes métodos possuem várias vantagens sobre

muitos outros tipos de esquemas, e.g., eles são conceitualmente simples e as equações

algébricas resultantes apresentam uma regularidade com fraco acoplamento entre

pontos. Outra propriedade muito importante é que eles convergem para a solução exata

das equações da difusão multigrupo no limite do espaçamento de malha inifinitamente

fino. A única desvantagem real dos esquemas de diferenças finitas é que malhas

espaciais muito finas são sempre necessárias para atingir uma boa precisão , e essa

necessidade de malha muito fina leva a um número muito grande de incógnitas, e assim,

a um excessivo esforço computacional para problemas multidimensionais. Entretanto,

as soluções geradas pelos métodos de diferenças finitas, em grade espacial fina, podem

ser tomadas como soluções de referência a serem comparadas aos resultados gerados

por outros métodos mais avançados.

Técnicas de elementos finitos têm sido aplicadas para resolução das equações da

difusão multigrupo. Nos métodos de elementos finitos, a forma espacial dos fluxos

multigrupo são representadas por polinômios sobre grandes regiões homogêneas.

Princípios variacionais são geralmente usados para determinar as equações que

especificam os coeficientes dos polinômios. É possível se atingir uma substancial

redução no número de incógnitas espaciais, para um dado grau de precisão, em relação

aos métodos de diferenças finitas. Os esquemas de elementos finitos também

convergem para a solução exata das equações da difusão multigrupo no limite de

espaçamento de malha inifinitamente fino. A maior desvantagem é que os

acoplamentos das equações de elementos finitos são muito mais extensivos do que nas

equações de diferenças finitas. Então, em geral a vantagem de se reduzir o número de

incógnitas é reduzida pela desvantagem do grande esforço computacional exigido para

Page 12: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

4

resolver as equações dicretizadas resultantes. Técnicas de geração de malhas podem ser

usadas para aliviar esta desvantagem.

Uma classe de métodos numéricos bastante utilizada, desde os anos 70, para se

resolverem numericamente as equações da difusão multigrupo é a classe dos métodos

nodais, que partem do pressuposto que o núcleo de um reator possa ser decomposto em

sub-regiões, relativamente grandes, denominadas nodos, e eles estão calcados na

hipótese de que os parâmetros nucleares são considerados uniformes no interior do

nodo. As quantidades envolvidas em grande parte dos métodos nodais são os fluxos

médios de nêutrons em dado grupo de energia no interior de grandes regiões espaciais

(nodos) e as correntes médias nas faces dos nodos. A dificuldade que se encontra nos

métodos nodais é a obtenção de boas relações entre os fluxos médios no nodo e as

correntes médias nas faces. Vários esquemas que propõem diferentes relações têm sido

propostos ao longo desses 30 anos [2]. Uma vez estabelecidas essas relações entre os

fluxos médios no nodo e as correntes médias nas faces desses nodos, equações com

estruturas similares às equações dos métodos de diferenças finitas podem ser

construídas. Deste modo, os métodos nodais possuem muito da arquitetura simples dos

métodos de diferenças finitas, enquanto oferecem uma substancial redução do número

de incógnitas por razão de precisão. Assim, sistemáticos esquemas para se

determinarem os acoplamentos espaciais fluxo-corrente podem ser desenvolvidos e os

métodos nodais surgem como eficientes técnicas de resolução numérica das equações da

difusão multigrupo em cálculos de malha grossa.

Duas classes convencionais de métodos nodais têm tido boa aplicabilidade na

resolução numérica das equações da difusão multigrupo. A classe dos métodos que

usam expansões polinomiais dos fluxos e correntes tem produzido soluções precisas,

e.g., o método de expansão nodal (Nodal Expansion Method– NEM) [10], que utiliza

correntes de interface e fluxos médios no nodo, e o método de expansão de fluxo (Flux-

Expansion Method – FEM) [9], que utiliza fluxos pontuais determinados nos pontos

médios dos lados e no centro do nodo. As expansões polinomiais podem ser

quadráticas, cúbicas, etc...e é esperado, conforme se aumentam os graus dos polinômios

de expansão, que se aumente a precisão dos resultados. Em contrapartida aumenta-se

também o esforço computacional. A classe dos métodos nodais analíticos (Analytic

Nodal Method – ANM) [18], que emprega soluções analíticas das equações da difusão

multigrupo integradas transversalmente para se determinarem os acoplamentos

espaciais, considerando conhecidos os termos de fuga, e.g, o método QUANDRY [19],

Page 13: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

5

que expande os termos de fuga transversal em polinômios quadráticos, e os métodos

espectro-nodais, tema de contribuição deste trabalho de tese.

I-2 Motivações e Objetivos da Tese

Diante do histórico apresentado verificamos que, com o avanço da tecnologia

mundial e uma crescente preocupação com a segurança industrial e porteção do meio

ambiente, a área nuclear vem desenvolvendo mecanismos teóricos e práticos que em

conjunto visam a garantir segurança de suas instalações. No que diz respeito aos

reatores nucleares, ao longo do tempo, vários métodos numéricos vêm sendo

desenvolvidos, contribuindo com os seus refinamentos e sofisticação, para um bom

controle da operação das unidades geradoras de potência nuclear e conseqüentemente

contribuindo para a segurança do indivíduo e do planeta. Seguindo esta linha diretora,

introduzimos nesta tese uma nova família de métodos numéricos contida na classe dos

métodos nodais analíticos para, em paralelo com o grande avanço e facilidades

computacionais atuais, oferecermos uma ferramenta alternativa para cálculos globais de

reatores nucleares térmicos segundo o modelo de difusão de nêutrons. Esta nova

família de métodos é a família dos métodos espectro-nodais de difusão. Portanto, o

nosso objetivo é apresentarmos mais uma possibilidade para modelar a distribuição dos

nêutrons no interior de um meio multiplicativo, de maneira supostamente precisa e

eficiente, contribuindo assim para uma operação segura de uma unidade nuclear.

O método que nós propomos é um método que tem sua essência em trabalhos

anteriores desenvolvidos por Barros e Larsen [6,7], onde uma análise espectral é feita

nas equações de transporte de ordenadas discretas (SN) integradas transversalmente no

interior de cada nodo para aplicação em problemas de penetração profunda. Em

seguida, a aplicação deste método espectro-nodal para problemas de autovalor

unidimensionais de difusão foi proposto por Barros [4] para os casos a uma velocidade e

com dois grupos de energia. O enfoque diretor deste trabalho de tese é a extensão de

métodos espectro-nodais para problemas multidimensionais de difusão de nêutrons, e

este enfoque constitui a originalidade deste trabalho.

Page 14: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

6

I.3 Resumo do Conteúdo da Tese

Nesta seção apresentamos um breve resumo do conteúdo do trabalho contido nos

próximos capítulos. No Capítulo II apresentamos a modelagem matemática e uma

discussão sucinta sobre as bases do desenvolvimento e aplicabilidade da teoria da

difusão de nêutrons em cálculos globais de reatores nucleares, que nos motivou e nos

levou ao desenvolvimento de um método numérico espectro-nodal de difusão (método

END). No Capítulo III apresentamos o desenvolvimento e aplicação do método

espectro-nodal para solução numérica da equação da difusão aplicada a problemas

unidimensionais de autovalor a uma velocidade (denominamos o método para este caso

método END1D1G). No Capítulo IV apresentamos o desenvolvimento matemático e os

resultados da aplicação do método espectro-nodal a problemas de difusão a uma

velocidade e duas dimensões, com aproximações constantes nos termos de fuga

transversal (denominamos o método para este caso método END2D1G-CN). No

Capítulo V descrevemos as condições de contorno tipo albedo aplicadas, de forma não

convencional, a problemas de difusão a uma velocidade e duas dimensões. Os

Capítulos IV e V sintetizam o clímax da contribuição desta tese. No Capítulo VI

apresentamos o desenvolvimento e aplicação do método espectro-nodal para solução

numérica de problemas de autovalor unidimensionais aplicado à equação da difusão de

nêutrons multigrupo (denominamos o método para este caso método END1D2G).

Também apresentamos o desenvolvimento dos fundamentos do método espectro-nodal

para solução numérica de problemas de autovalor bidimensionais aplicando a equação

da difusão de nêutrons multigrupo bidimensional com aproximações constantes nos

termos de fuga transversal (denominamos para o caso de dois grupos de energia método

END2D2G-CN). Encerramos no Capítulo VII, com as nossas conclusões e sugestões

para trabalhos futuros.

Page 15: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

7

CAPÍTULO II

MODELAGEM MATEMÁTICA

II-1 Equação da Difusão na formulação geral e no estado estacionário a partir

da equação de transporte de nêutrons

Neste capítulo apresentaremos uma discussão sucinta sobre as bases do

desenvolvimento e aplicabilidade da teoria da difusão de nêutrons em cálculos globais

de reatores nucleares, que nos motivou e nos levou ao desenvolvimento de um método

numérico espectro-nodal de difusão.

A teoria da difusão, sendo uma teoria aproximada da teoria de transporte, tem

uma validade restrita para a descrição do fluxo de nêutrons devido a várias suposições

que se assumem em sua derivação, tais como [13,20]: i) absorção muito menor do que o

espalhamento; ii) espalhamento fracamente anisotrópico; iii) a taxa temporal da

densidade de corrente de nêutrons é muito mais lenta que a freqüência de colisão ,i.e.,

muda suavemente no tempo, entre outras. Em um reator nuclear a primeira suposição é

satisfeita para a maioria dos moderadores, refrigerantes e materiais estruturais, mas

falha na região de combustível e elementos de controle; a segunda condição é satisfeita

para espalhamento de núcleo de massa atômica muito alta. A terceira condição é

satisfeita numa escala de tempo comparável ao tempo médio de colisão, cuja freqüência

é tipicamente da ordem de 10-5 s-1 ou mais, apenas uma variação temporal muito rápida

da corrente invalidaria esta condição. Estas suposições nos fazem perguntar como pode

a teoria da difusão ser usada em física de reatores uma vez que um reator nuclear é

constituído de milhares de diferentes pequenos componentes, muitos deles altamente

absorvedores, com dimensões da ordem de poucos livres caminhos médios ou menos de

um livre caminho médio. O segredo é que uma teoria de transporte mais precisa é usada

para fazer funcionar a teoria da difusão, onde se esperaria que ela falhasse. Em uma

grande região, muitos desses pequenos componentes são substituídos por uma mistura

homogeneizada com seções de choque médias e coeficientes de difusão efetivos, e

assim criando um modelo computacional para o qual a teoria da difusão seja válida.

Elementos de controle altamente absorvedores são representados por seções de choque

efetivas da teoria da difusão que reproduzem as taxas de absorção da teoria de

transporte.

Page 16: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

8

A teoria de transporte modela de forma supostamente precisa a distribuição dos

nêutrons no domínio de um reator nuclear, i.e., fornece-nos uma descrição do

movimento dos nêutrons no interior do núcleo do reator. Este movimento também pode

ser visto como um processo de difusão, onde assume-se que os nêutrons tendem a se

difundir de regiões de alta densidade neutrônica para regiões de baixa densidade. Como

já mencionado, este processo de difusão tem sua validade limitada.

Através da equação de balanço, podemos quantificar a variação temporal da

densidade n de nêutrons, com energia E, num volume arbitrário V na posição dada pelo

vetor rr, viajando na direção Ω , pelo balanço entre os processos de produção,

(espalhamento, fissão ou fonte externa), e os processos de perda dos nêutrons (fuga

líquida do domínio e absorção pelos núcleos). Isto é

( ) perdaproduçãotErnt

−=Ω∂∂

,ˆ,,r . (II.1.1)

Classificando e escrevendo expressões matemáticas para os processos de ganho e de

perda em termos da densidade angular ( )tErn ,ˆ,, Ωr

, ou equivalentemente, em termos do

fluxo angular ( ) ( )tErvntEr ,ˆ,,,ˆ,, Ω=Ωrr

ϕ , onde v é a velocidade dos nêutrons, nós

chegamos à familiar equação de transporte de nêutrons [13],

( ) ( ) ( ) ( ) ( )tErStErtEEdEdtErtErtv st ,ˆ,,,ˆ,, ,ˆˆ, ˆ,ˆ,, ,,. ˆ1 ''

0

'''

4

' Ω+ΩΩ→Ω→ΣΩ=ΩΣ+∇Ω+∂∂

∫∫∞

rrrrrϕϕϕϕ

π

, (II.1.2)

onde

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) extf StErtEdEdE

tErS +ΩΣΩ=Ω ∫∫∞

,ˆ,, ,E ˆ4

,ˆ,, ''

0

''

4

' rr ϕυπ

χ

π

. (II.1.3)

Observamos que a equação de transporte (II.1.2) tem sete variáveis independentes: três

espaciais; duas angulares; uma energética e uma temporal e, também notamos que as

seções de choque macroscópicas podem depender da posição rr

, da energia E e do tempo

t. Estas características tornam complexa a resolução desta equação quando aplicada a

um sistema realístico como núcleos de reatores nucleares cujas estruturas são em geral

não-uniformes, incluindo estruturas ressonantes, que complicam a dependência

energética das seções de choque [13,20].

Condições iniciais e de contorno apropriadas devem ser levadas em conta na

resolução da equação (II.1.2) e, estas dependerão do problema de interesse, tais como

por exemplo: para a condição inicial é conveniente fazermos

Page 17: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

9

( )

Ω=Ω ˆ,', 0,ˆ,, 0 ErErrr ϕϕ para todo r

r, E e Ω , (II.1.4)

onde ϕ0 é o valor do fluxo angular de nêutrons no instante inicial t = 0. Para a condição

de contorno podemos supor

( ) 0 0,ˆ,, =ΩErsrϕ , (II.1.5)

para todo ponto srr

na superfície convexa S, para evitar que nêutrons que saiam do

domínio não entrem em outro ponto pela superfície S. Outras condições iniciais e de

contornos podem ser convenientemente aplicadas, como discutiremos a posteriori .

Diante da difícil tarefa de resolvermos analiticamente a equação de transporte de

nêutrons (II.1.2), algumas considerações adequadas são introduzidas para se obter uma

teoria aproximada capaz de representar de forma bem realística a análise neutrônica de

um reator nuclear. Uma teoria aproximada e tradicionalmente bastante adequada, é a

teoria da difusão.

Em geral, nas análises de reatores nucleares térmicos, não se leva em conta a

explícita dependência angular. Em outras palavras, considerando que o fluxo angular

depende fracamente da direção Ω de movimento dos nêutrons, e efetuando integrações

angulares na equação de transporte, obtemos a equação da continuidade de nêutrons,

que aparece como

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )tErStErtEEEdtErtErtErJtv st ,,,, , ,, ,,,, .

1

0

rrrrrrr+′→′Σ′=Σ+∇+

∂∂

∫∞

φφφ. (II.1.6)

Aqui, diferentemente da equação de transporte (II.1.2), temos duas incógnitas: o fluxo

escalar e a corrente, a serem determinadas. Ao eliminarmos duas variáveis,

acrescentamos uma nova incógnita e, quando multiplicamos a equação de transporte

por Ω e fazemos integrações angulares, mais uma vez chegamos à equação

correspondente para a densidade de corrente, que carrega mais uma incógnita (se

seguirmos este processo sucessivas vezes, surgirão outras incógnitas). Assim obtemos

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )tErStErJtEEEdtErJtErtErdt

J

v st

ð

,,,, , ,,,,,ˆ,,ˆˆˆ .1

1

04

rrrrrrrrr

+′→′Σ′=Σ+ΩΩΩΩ∇+∂∂

∫∫∞

ϕ , (II.1.7)

onde

( ) ( )trSdtrSð

,ˆ,ˆˆ,4

1 ΩΩΩ≡ ∫rr

. (II.1.8)

Expandindo o fluxo angular de forma linearmente anisotrópica, escrevemos o segundo

termo da equação (II.1.7) da seguinte maneira

Page 18: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

10

( ) ( )tErtErdð

,ˆ,,3

1,ˆ,,ˆˆˆ .

4

Ω∇≅ΩΩΩΩ∇ ∫rrrr

φϕ . (II.1.9)

A equação da densidade de corrente (II.1.7), com o segundo termo substituído pela

aproximação (II.1.9), juntamente com a equação da continuidade (II.1.6), formam as

equações da aproximação P1 dependentes da energia. E se assumirmos que o termo de

fonte é isotrópico de modo que o termo S1 possa ser desprezado, e também que a

derivada temporal da corrente é muito pequena em comparação aos demais termos da

equação da densidade de corrente (II.1.7), chegamos à seguinte relação conhecida como

lei de Fick

( ) ( ) ( )tErErDtErJ ,,,,,rrrrr

φ∇−= . (II.1.10)

Substituíndo da lei de Fick na equação da continuidade (II.1.6), chegamos à equação da

difusão dependente da energia

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )tErStErEEEdtErErErDtv st ,,,, ,, ,, .

1

0

rrrrrrr+′→′Σ′=Σ+∇∇−

∂∂ ∫

φφφφ , (II.1.11)

que representa uma aproximação da equação de transporte de nêutrons, e é comumente

utilizada nos códigos computacionais para cálculos globais de reatores nucleares

térmicos. O fato de os nêutrons poderem ser gerados no processo de fissão e povoarem

o núcleo do reator num amplo espectro contínuo de energia da ordem de 107 a 10-2 eV,

difículta a resolução desta equação, e normalmente faz-se um tratamento discretizado da

energia, i.e., dividindo seu domínio em grupos contíguos de largura finita. Essa

discretização é a base da derivação das equações da difusão multigrupo, e é bastante

conhecido que cálculos de reatores nucleares térmicos com poucos grupos de energia

podem modelar com boa precisão o transporte dos nêutrons.

A partir da integração em um dado grupo de energia (Eg<E<Eg-1) da equação da

difusão explicitamente dependente da energia (II.1.11), obtemos as equações de difusão

multigrupo

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )trStrrtrrtrrtrrDt

tr

v gggfgggggsgRggg

g

g

G

g

g

g

,,,, , .,1

1

1

1

rrrrrrrrrrrr

+Σ+Σ=Σ+∇∇−∂

∂∑∑=′

=′′′′′′ φυχφφφ

φ, (II.1.12)

para g = 1:G. Na equação (II.1.12), consideramos o termo de fonte de forma explícita,

fonte de fissão mais fonte externa, onde

Page 19: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

11

( ) ( ) ( )rrr sggtgRgrrr

Σ−Σ≡Σ (II.1.13)

é definida como a seção de choque de remoção, que caracteriza a probabilidade de o

nêutron ser removido do grupo g por uma colisão, e

( ) ( )∫−

1

,,,

g

g

g

E

E

tErdEtrrr

φφ (II.1.14)

é o fluxo de nêutrons no grupo g e os demais parâmetros são as constantes de grupo.

Uma vez que a equação da difusão multigrupo (II.1.12) tem derivadas no espaço

e tempo, fica evidente que ela precisará de condições iniciais e de contorno adequadas

para completar as especificações de um problema particular de interesse. Analogamente

ao caso geral da teoria de transporte, consideramos certas condições de contorno e

iniciais, tais como:

(i) a condição inicial da difusão pode ser obtida a partir da condição inicial da

teoria de transporte, fazendo uma integração no ângulo Ω . Isto nos leva a

( ) ( )rr ggrr 00, φφ = , para todo r

r pertencente ao domínio; (II.1.15)

(ii) as condições de contorno podem ser separadas em condições de contorno

externo e de interface. As condições de interface surgem nas interfaces entre duas

regiões adjacentes, e garantem a conservação de nêutrons através das interfaces e mais

uma vez, partindo da teoria de transporte, estas condições corresponderão à

continuidade de fluxo e de corrente, isto é

( ) ( )trtr igig ,, 21 rrφφ = , (II.1.16)

( ) ( )trJtrJ igig ,, 21 rrrr= , (II.1.17)

onde os índices numéricos correspondem às regiões adjacentes 1 e 2 respectivamente, e

irr um ponto na interface.

As condições de contorno externo são convencionalmente tratadas de três

diferentes maneiras: (i) condição tipo vácuo – aqui admitimos que nenhum nêutron que

saia através da superfície do contorno retorne ao domínio, uma vez que no exterior da

superfície exista vácuo; (ii) condição tipo fluxo nulo – neste caso admitimos que o fluxo

escalar seja nulo exatamente no contorno e (iii) condição tipo albedo – numa situação

prática, os meios multiplicativos dos reatores são normalmente circundados por

materiais refletores usados para reduzir a fuga de nêutrons. No intuito de retirar a região

Page 20: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

12

refletora dos cálculos globais dos reatores, introduz-se um coeficiente de reflexão ou o

parâmetro albedo que é definido como a razão entre a corrente parcial de saída e a de

entrada do refletor [13].

No método numérico que oferecemos nesta tese, essas condições de contorno

são utilizadas de maneira não convencional, como por exemplo, a determinação do

parâmetro da condição de contorno tipo albedo não é feita através da razão entre

correntes parciais, uma vez que nós trabalhamos diretamente com os fluxos escalares

determinados nas faces bidimensionais dos nodos da grade espacial estabelecida no

domínio. Maiores detalhes sobre as condições de contorno de albedo não convencional

são encontradas no Capítulo V desta tese. Outro exemplo, é na condição de contorno

tipo fluxo nulo, onde nós não impomos que o fluxo no contorno seja igual a zero, mas

atribuímos ao parâmetro associado a esta condição de contorno valores tão grandes

quanto possíveis, que de maneira inversamente proporcional force o fluxo tender a zero.

Doravante neste trabalho de tese, a condição de fluxo de valor muito baixo no contorno

é denominada condição de contorno tipo “fluxo nulo”.

Para bem modelar os fenômenos físicos que ocorrem dentro do núcleo de um

reator nuclear, por sua vez, o fluxo escalar de nêutrons a partir da teoria da difusão,

conforme concebida, deve exibir certas propriedades matemáticas. Ele deve ser uma

quantidade obviamente real e não-negativa.

Em geral a aplicação da teoria da difusão em cálculos práticos de reatores

nucleares nos fornece o comportamento da distribuição dos nêutrons no núcleo a partir

dos parâmetros materiais do meio e, é de interesse da análise, que o processo de fissão

em cadeia seja sustentado na ausência de fonte externa, isto é, que o reator mantenha-se

crítico no sentido em que, exista um balanço equilibrado entre a multiplicação de

nêutrons e a perda por absorção que não induza fissão e fuga do núcleo. Diante da

dificuldade de se determinar a composição material perfeita que, em conjunto às

dimensões e geometria do núcleo, possa conseguir a criticalidade, introduz-se em geral

um parâmetro arbitrário k, de modo que para certos valores deste parâmetro a equação

da difusão multigrupo no estado estacionário

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )∑∑=′

Σ+

=′

Σ=Σ+∇∇− ′′′′′

G

g

rrk

g

g

rrrrrD ggfgggggsgRggg

1

11

1

.rrrrrrrrr

φυχφφφ , (II.1.18)

terá solução positiva. Essa busca de criticalidade nos leva a típicos problemas de

autovalor que geram uma seqüência infinita de autovalores de criticalidade k(n). Desse

Page 21: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

13

conjunto de autovalores, em termos práticos, apenas é considerado o dominante, que

corresponderá à configuração crítica do reator se k

g′υ , (g’=1:G), nêutrons prontos com

energia no grupo g, (g = 1:G), forem gerados a partir da fissão induzida por nêutrons do

grupo g’. o valor k é definido como fator de multiplicação efetivo de nêutrons e é

denotado por keff .

No caso de uma situação realística de cálculo global de um reator nuclear,

pesquisas de criticalidade são feitas através de métodos numéricos usados para resolver

a equação da difusão, que na forma de uma equação matricial de autovalor, aparece

como

gggg Fk

M φφ 1= . (II.1.19)

Aqui o operador Mg carrega os processos de perda dos nêutrons mais os de

espalhamento, enquanto que o operador Fg representa a fonte de fissão.

Algoritmicamente o fator de multiplicação efetivo, após uma dada estimativa e a

determinação das autofunções, é atualizado aplicando-se o convencional método de

potência [15], para convergência da autofunção fundamental que é definida como o

fluxo escalar φg(r) de nêutrons e o autovalor dominante k(1) que é definido como o fator

de multiplicação efetivo keff. O esquema iterativo utilizado nas estimativas do fluxo

escalar, considerando conhecido o lado direito da equação da difusão caracteriza as

iterações internas, enquanto que o utilizado na estimativa do fator de multiplicação

caracteriza as iterações externas. O número n de iterações para que a convergência seja

atingida pode ser limitado por critérios pré-estabelecidos a partir do desvio relativo

entre os valores gerados nas iterações de ordem n e n-1, para resolver o problema de

difusão

)(

)(

)1( 1 n

n

ngg S

kM =+φ

, (II.1.20)

isto é

ε<− −

)(

)1()(

n

nn

k

kk . (II.1.21)

A partir da equação da difusão multigrupo (II.1.18), assumindo que os nêutrons

possam ser caracterizados por uma única energia ou velocidade, isto é, fazendo G = 1

Page 22: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

14

chegamos à conhecida equação da difusão de nêutrons a uma velocidade independente

do tempo

( ) ( ) ( ) ( ) ( )rrk

rrrD feff

a

rrrrrrrφυφφ Σ=Σ+∇∇−

1 . (II.1.22)

onde verificamos que,

( ) ( ) ( )rrr sta

rrrΣ−Σ=Σ (II.1.23)

e, o coeficiente de difusão é definido como

( ) ( )rrD

t

rr

Σ−≡

3

1 . (II.1.24)

A equação (II.1.22) desempenha um importante papel na teoria de reatores, e devido a

sua forma simples, ela nos permite estudar muitos conceitos importantes na análise de

reatores nucleares. Ainda que a equação da difusão a uma velocidade carregue

limitações devido à suposição de que todos os nêutrons deslocam-se com uma mesma

energia, contrariando à realidade conhecida de eles poderem ser gerados no processo de

fissão em um largo e contínuo espectro energético, as estimativas quantitativas do

autovalor dominante e das autofunções podem ser boas.

Em nosso trabalho, motivados pelos bons resultados da aplicação do método a

problemas unidimensionais, propomos um novo método numérico analítico espectro-

nodal para a equação da difusão em geometria bidimensional Cartesiana. Consideramos

os nodos homogêneos, i.e., os coeficientes de difusão e as seções de choque são

considerados constantes, como também consideramos a ausência de fonte externa.

Assim, baseados na teoria da difusão apresentada acima, as equações da difusão

multigrupo aparecem como

( ) ( ) ( ) ( )∑∑=′

=′′′′′′ Σ+Σ=Σ+∇−

G

g

g

g

rk

rrrD ggfgggggsgRggg

1

1

1

2 1

rrrr φυχφφφ , (II.1.25)

e assumem as diferentes formas para casos particulares como apresentamos nas seções

seguintes

Page 23: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

15

II-2 Caso Unidimensional

No caso monoenergético (G = 1), temos a seguinte equação da difusão

( ) ( ) ( )xk

xxdx

dD fa φυφφ Σ=Σ+−

1

2

2

. (II.2.1)

No caso de multigrupo, a equação é do tipo

( ) ( ) ( ) ( )∑∑=′

=′′′′′′ Σ+Σ=Σ+−

G

g

g

g

xk

xxxdx

dD ggfgggggsgRggg

1

1

12

2 1 φυχφφφ , (II.2.2)

onde g = 1:G .

II-3 Caso Bidimensional

A um grupo de energia, a equação da difusão assume a forma

( ) ( ) ( ) ( )yxk

yxyxy

Dyxx

D fa ,1

, , , 2

2

2

2

φυφφφ Σ=Σ+∂∂

−∂∂

− , (II.3.1)

e no caso multigrupo, a equação aparece como

( ) ( ) ( ) ( ) ( )∑∑=′

=′′′′′′ Σ+Σ=Σ+

∂∂

−∂∂

−G

g

g

g

yxk

yxyxyxy

Dyxx

D ggfgggggsgRggggg

1

1

12

2

2

2

,1

,, , , φυχφφφφ . (II.3.2)

As condições de contorno serão aplicadas a essas equações com base nos

conceitos apresentados acima.

No caso unidimensional o método espectro-nodal não apresenta erro de

truncamento, pois não é feita aproximação em sua derivação tanto a um grupo quanto

no caso multigrupo de energia. Neste último caso, nós apresentaremos resultados para

dois grupos de energia. Já no caso bidimensional o método apresenta uma e única

aproximação que é feita nos termos de fugas transversais e, nós apresentaremos

resultados para casos monoenergéticos.

Page 24: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

16

CAPÍTULO III

MÉTODO NUMÉRICO ESPECTRO-NODAL PARA PROBLEMAS DE

DIFUSÃO A UMA VELOCIDADE E UMA DIMENSÃO

Com o objetivo de apresentarmos a essência do desenvolvimento do método

END2D1G-CN, oferecido nesta tese, apresentamos neste capítulo o desenvolvimento e

aplicação do método espectro-nodal para solução numérica da equação da difusão

aplicada a problemas unidimensionais de autovalor a uma velocidade (END1D1G). Para

a derivação das equações constitutivas do método, nós faremos integrações ao longo da

direção espacial na equação da continuidade e na equação da lei de Fick no interior de

cada nodo com o objetivo de chegarmos a expressões cujas incógnitas sejam as

autofunções nos cantos dos nodos de uma grade espacial arbitrária localizada no

domínio do problema. Resumindo, a descrição do método é a seguinte: 1) faremos

integrações, no interior de um nodo espacial arbitrário, na equação da continuidade e na

equação da lei de Fick, o que nos fornecerá duas equações discretizadas de balanço de

nêutrons contendo seis incógnitas, correntes e fluxos nos cantos dos nodo e correntes

médias e fluxos médios no interior do nodo; 2) lançamos mão de uma equação auxiliar

que relaciona fluxo médio a fluxos nos cantos do nodo e, de outra que relaciona corrente

média com correntes nos cantos do nodo; 3) completando o sistema, utilizamos duas

outras equações que relacionam corrente aos fluxos nos cantos dos nodos de contorno:

as equações de contorno; 4) resolvemos o sistema encontrando expressões para as

correntes nos cantos de todos os nodos em função dos fluxos nos cantos dos nodos; 5)

usaremos a propriedade da continuidade de corrente nas interfaces de nodos adjacentes

para obtermos as equações espectro-nodais de difusão (END).

Page 25: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

17

III-1 Equações Discretizadas

Consideramos uma grade unidimensional arbitrária Ωx no interior de um

domínio de altura H, como representado na Figura III.1.1

ΩIΩ i

hi0 H

x1/2 x3/2 xi-1/2 xi+1/2 xI-1/2 xI+1/2Ω1

Figura III.1.1 - Grade unidimensional Ωx no interior de um domínio de altura H.

Assumindo como constantes os parâmetros materiais no interior de um dado

nodo Ωi, i =1:I, de espessura hi , nós escrevemos as seguintes equações da continuidade

e da lei de Fick

)(1

)()( xk

xxJdx

dfiai φνφ Σ=Σ+ , (III.1.1)

)()( xdx

dDxJ i φ−= , para xi-1/2 ≤ x ≤ xi+1/2 , (III.1.2)

e, conseqüentemente a equação da difusão

)(1

)()(2

2

xk

xxdx

dD fii ai φνφφ Σ=Σ+− . (III.1.3)

Aplicando o operador

∫+

⋅2/1

2/1

1i

i

x

xh dx

i (III.1.4)

às equações (III.1.1) e (III.1.2), obtemos as seguintes equações discretizadas

ifiiaii kh

JJ ii ΦΣ=ΦΣ+− −= ν12/12/1

, (III.1.5)

iii h

DJ ii 2/12/1 −= −−=

φφ , (III.1.6)

onde definimos as seguintes quantidades médias:

∫+

≡Φ2/1

2/1

)(1i

i

x

xh dxx

ii φ ; (III.1.7)

como o fluxo médio no interior do nodo e

Page 26: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

18

∫+

2/1

2/1

)(1i

i

x

xh dxxJJ

ii , (III.1.8)

como a corrente média no interior do nodo.

Para cada nodo espacial, as equações (III.1.5) e (III.1.6) formam um conjunto de

duas equações e seis incógnitas envolvendo quantidades nos cantos do nodo e

quantidades médias no interior do nodo. E com o objetivo de assegurar a unicidade da

solução, utilizamos duas equações auxiliares: uma para o fluxo médio e a outra para a

corrente média no interior do nodo. Portanto, escrevemos

( )φφγ

2/12/12

)(

−++≡Φ ii

ii

k , (III.1.9)

( )JJJ iii

i

k

2/12/12

)(

−+ +≡γ

, (III.1.10)

onde o parâmetro γi(k), que é função do autovalor k, é colocado na equação de maneira

a preservar a solução geral analítica [4] da equação da difusão (III.1.3). Este parâmetro

é determinado a partir da definição (III.1.7) e, considerando a seguinte expressão para

uma solução elementar

)/exp()()( ξξφ xax = (III.1.11)

onde ξ são os autovalores locais que são obtidos substituindo a equação (III.1.11) na

equação da difusão (3). Isto é,

fiai

il

l

k

D

Σ−Σ−= +

νξ 1

)1( 1 , l = 1:2, (III.1.12)

que podem ter valores reais ou imaginários puros conforme o denominador da raiz seja

maior ou menor que zero. Então, o parâmetro γi(k) assume as seguintes expressões

Σ>Σ

Σ−Σ

Σ−Σ

Σ<Σ

Σ−Σ

Σ−Σ

=

. 1

,

1

2

12

1,

1

2

12

)(

fiaii

fiaii

fiai

i

i

fiaii

aifii

aifi

i

i

i

kDkh

tgh

k

D

h

kDkh

tg

k

D

h

k

νν

ν

νν

ν

γ (III.1.13)

Determinados os parâmetros γi(k), o que dá consistência às equações auxiliares (III.1.9)

e (III.1.10), e que são substituídas nas equações obtidas a partir da integração no interior

Page 27: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

19

de um nodo das equações (III.1.1) e (III.1.2), nós chegamos a um conjunto de duas

equações que relacionam as correntes e os fluxos nos cantos do nodo arbitrário. Essas,

juntamente com as equações de contorno, formarão um sistema de equações lineares

cuja solução será livre de erro de truncamento espacial, isto é

( ) ( )φφγν

φφγ

2/12/12/12/12/12/1 2

)(

2

)(−+−+−+ +=+

ΣΣ+−

ii

ifii

ii

iaiiii

khkhJJ , (III.1.14)

( )φφγ 2/12/12/12/1 )(

2−+−+ −

−=+

iiii

iii kh

DJJ , (III.1.15)

2/12/1 φαTJ −= , (III.1.16)

2/12/1 ++ = IBIJ φα , (III.1.17)

onde os parâmetros αT (topo) e αB (base) são obtidos conforme o tipo de condição de

contorno adequada ao problema.

Usando a continuidade de corrente nas interfaces dos nodos, chegamos às

expressões

Σ

+

Σ+

Σ+

Σ

=

Σ−

Σ++

Σ+

+

Σ−−

++++

++++

++++

++

+

++++

++

+

2/3111

2/1111

2/1

2/3111

11

1

2/1111

11

1

2/1

4

)(

4

)(

4

)(

4

)(

1

4

)(

)(

4

)(

)(4

)(

)(

4

)(

)(

iiifi

iiifiiifi

iiifi

iiiai

ii

i

iiiai

ii

iiiai

ii

i

iiiai

ii

i

kh

khkhkh

k

kh

kh

D

kh

kh

Dkh

kh

D

kh

kh

D

φγν

φγνγν

φγν

φγ

γ

φγ

γγ

γ

φγ

γ

, (III.1.18)

com i = 1 : (I-1). Nos contornos fazemos i = 1 na expressão que obtemos para a

corrente Ji-1/2 quando subtraímos a equação (III.1.14) da equação (III.1.15) e usamos

(III.1.16). Portanto, obtemos

( ) . 4

)(1

4

)(

)(

4

)(

)(

2/32/1

111

2/3111

11

12/1

111

11

1

+

Σ

=

Σ−−

+

Σ+

φφγν

φγ

γφα

γγ

kh

k

kh

kh

Dkh

kh

D

f

aT

a

(III.1.19)

Page 28: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

20

Fazendo i = I na expressão que obtemos para a corrente Ji+1/2 quando somamos a

equação (III.1.14) com a equação (III.1.15) e usamos (III.1.17), podemos escrever

( ) . 4

)(1

4

)(

)(

4

)(

)(

2/12/1

2/12/1

+

Σ

=

+

Σ++

Σ−−

−+

+−

II

IIfI

IBIIaI

II

II

IIaI

II

I

kh

k

kh

kh

Dkh

kh

D

φφγν

φαγ

γφ

γγ

(III.1.20)

Esse conjunto de equações de diferença (III.1.18), (III.1.19) e (III.1.20) formam

um sistema tridiagonal de I+1 equações lineares com I+1 incógnitas, que são os fluxos

escalares de nêutrons nos cantos dos nodos, tendo estimativas para o autovalor

dominante k conhecidas e, são referidas como as equações espectro-nodais de difusão

(END). Na seção seguinte descreveremos os métodos de solução das equações END e

de obtenção das estimativas do autovalor fundamental k pelo método convencional de

potência.

Page 29: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

21

III-2 Algoritmos de Solução

Para solução das equações END, nós utilizaremos algoritmos clássicos. Para a

determinação das autofunções nós utilizamos o método de Eliminação de Gauss com

substituição recuada, adequado para sistemas simétricos e tridiagonais, e para a

convergência do autovalor dominante k , que para o caso de pesquisa de criticalidade

em problemas de difusão, define-se como o fator de multiplicação efetivo de nêutrons,

keff, utilizamos o método iterativo de potência. Assim escrevemos:

i) método de eliminação de Gauss [15]

Seja o sistema yAx = com a matriz A tridiagonal

=

NN ba

cba

cb

A

.....

222

11

. (III.2.1)

Dividindo a primeira equação por b1

=

MMOO

3

2

11

3

2

1

333

222

11 /

/ 1

y

y

by

x

x

x

cba

cba

bc

. (III.2.2)

Agora, multiplicamos a primeira equação por a2 e subtraímos da segunda. Depois,

dividimos esta segunda equação pelo segundo elemento da diagonal principal e, assim

sucessivamente, repetindo este processo, a equação matricial será reduzida a

=

−−−

N

N

N

NN

p

p

p

p

p

x

x

x

x

x

h

h

h

h

1

3

2

1

1

3

2

1

1

3

2

1

1

1

1

1

MM

O

OO , (III.2.3)

onde hi e pi satisfazem as seguintes fórmulas de recorrência

11

11 ,

−−==

jjj

jj hab

ch

b

ch , para j = 2:N-1, (III.2.4)

1

1

1

11 ,

−==

jjj

jjjj hab

payp

b

yp , para j = 2:N . (III.2.5)

Page 30: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

22

Desta forma, utilizando a substituição recuada chegamos à solução para a variável xj,

NN px = e 1+−= jjjj xhpx , para j = N-1:1 , (III.2.6)

que aqui representa a autofunção procurada φi ;

ii) Iterações externas: método de potência

Consiste em se determinarem estimativas para o autovalor em uma iteração

(n+1) a partir do autovalor estimado em uma iteração anterior n. Assumindo que

conheçamos o termo de fonte e o autovalor na iteração anterior n = n0, isto é, membro

direito da equação da difusão, podemos determinar o fluxo de nêutrons no membro

esquerdo das equações END e, com eles, calcular o novo termo de fonte, e assim

sucessivamente até que se consiga convergência. Este esquema, em termos da equação

do problema de autovalor, como exposto no Capítulo II, implica

)()1(

)(

1 nn Sk

Mn

=+φ , (III.2.7)

onde, )()( nn FS φ= é o termo de fonte que assumimos ser conhecido na iteração n-

ésima e assim podemos computar o fluxo φ(n+1) e, em conseqüência, atualizar o termo de

fonte para a iteração de ordem (n+1) de modo que )1()1( ++ = nn FS φ .

Quando n torna-se grande o suficiente para que o fluxo φ(n+1) convirja para a

autofunção fundamental do problema de difusão, podemos dizer que

)1(

)1(

)1( 1 +

+

+ ≅ n

n

n Sk

Mφ (III.2.8)

e utilizando a expressão (III.1.27) na (III.1.28), e integrando sobre todo o espaço,

obtemos a nova estimativa do autovalor k

)( 1

)(

)(3

)(

)1(3

)1(

rSrdk

rSrdk

n

n

n

n

r

r

∫∫

+

+ ≅ ; (III.2.9)

esta relação caracteriza a base do método de potência [15].

Page 31: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

23

III-3 Resultados Numéricos

Para a verificação da aplicação do método, vamos considerar como problema-

modelo, conforme referência [4], um domínio heterogêneo com 150 cm de altura

dividido em três diferentes zonas materiais de 50 cm cada uma, conforme Figura III.3.1

e, seus respectivos parâmetros materiais são apresentados na Tabela III.3.1 abaixo. As

condições de contorno utilizadas são: i) do tipo vácuo, em x = 150 cm e; ii) do tipo

reflexiva, em x = 0. A potência gerada é de 100 MWT.

R1

R2

R3

0

50

100

150 cm vácuo

reflexiva

Figura III.3.1 – Domínio unidimensional para o problema-modelo a uma velocidade.

Tabela III.3.1 – Parâmetros materiais para cada região do domínio da Figura III.3.1

Região Ria D (cm) b Σa (cm-1) c νΣf (cm-1)

R1 1,333333 0,200000 0,220000

R2 1,333333 0,240000 0,250000

R3 2,777777 0,110000 0,080000a Coeficiente de difusão.b Seção de choque macroscópica de absorção.c Seção de choque macroscópica de fissão multiplicada pelo número médio de nêutrons produzido.

Para resolvermos este problema-modelo, nós utilizamos como critério de convergência

para o fator de multiplicação efetivo, keff, o valor de 10-7 no desvio relativo gerado entre

duas iterações consecutivas, enquanto que para o fluxo escalar o critério de

Page 32: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

24

convergência foi de 10-6 na norma máxima do desvio relativo gerado entre duas

iterações consecutivas. A Tabela III.3.2 [4] mostra o resultado comparativo entre a

solução do método END1D1G e o método de diferenças finitas (DF) para diversas

grades espaciais, g1 + g2 + g3, onde gi representa o número de nodos contidos em cada

região i = 1:3.

Tabela III.3.2 – Resultados comparativos gerados pelos métodos END1D1G e DF para

o problema-modelo da Figura III.3.1 .

IteraçõesGrade

Espacial

Pos

ição

Fluxos

Escalares

END

Fluxos

Escalares

DF END DF

b keff

END

keff

DF

c EF

(%)

800+800+800

0

50

100

150

a 0,35279E+18

0,94341E+17

0,48907E+15

0,11961E+13

0,35279E+18

0,94341E+17

0,48907E+15

0,11961E+13

303 381 1,09506 1,09506 ____

16+16+16

0

50

100

150

0,35279E+18

0,94341E+17

0,48907E+15

0,11961E+13

0,35332E+18

0,94340E+17

0,49192E+15

0,12528E+13

311 381 1,09506 1,09505

0,15

0,74

0,58

4,74

4+4+4

0

50

100

150

0,35279E+18

0,94341E+17

0,48907E+15

0,11961E+13

0,36089E+18

0,84785E+17

0,53386E+15

0,22234E+13

308 383 1,09506 1,09585

2,30

10,1

9,16

85,9

1+1+1

0

50

100

150

0,35279E+18

0,94341E+17

0,48907E+15

0,11961E+13

0,48096E+18

0,40237E+17

0,82955E+15

0,31171E+14

168 427 1,09506 1,09465

36,3

57,4

69,6

2506

a Leia como 0,35279 x 10+18

.b Leia como fator de multiplicação efetivo.c Erros relativos nos fluxos escalares gerados pelo método de diferenças finitas

A tabela acima representa os resultados gerados pela simulação que fizemos para este

problema-modelo conforme referência [4], que nos servirá como motivação para o

desenvolvimento do método END bidimensional apresentado no próximo capítulo. A

última coluna da tabela mostra o desvio relativo percentual entre os valores dos fluxos

escalares nos cantos das regiões, normalizados pela potência, obtidos pelo método

END1D1G e DF. Verificamos também, que os valores do keff e dos fluxos gerados pelo

Page 33: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

25

método END1D1G não sofrem alterações à medida que engrossamos a grade espacial,

enquanto que para o método DF à medida que engrossamos a malha, estes valores

sofrem distorções devido aos efeitos dos erros de truncamento espacial. Os valores do

keff que é uma quantidade global sofrem menos distorções do que os valores dos fluxos,

que são grandezas localizadas.

Ainda que os procedimentos descritos neste capítulo não se apliquem

diretamente ao caso multidimensional, podemos usá-los para desenvolver métodos

nodais de difusão multidimensional baseados em integrações transversais, pois estes

métodos transformam um problema multidimensional em outros “unidimensionais”

acoplados pelos termos de fuga transversal. Se considerarmos aproximações

conhecidas, e.g., polinomiais, para os termos de fuga transversal somadas a condições

de continuidade entre os nodos espaciais e as condições de contorno apropriadas a teoria

da difusão, podemos aplicar a essência do método END1D1G a problemas

multidimensionais.

No próximo capítulo descrevemos o método END2D1G-CN, onde nós

consideramos aproximações constantes (polinomial de ordem zero) para os termos de

fuga transversal que causarão erros de truncamento espacial e induzirão distorções nos

valores do keff e dos fluxos de nêutrons. Esperamos que estas distorções não sejam

significativas para aplicação do método a cálculos globais de reatores nucleares.

Diferentes exemplos são analisados utilizando diferentes esquemas iterativos e

esquemas de varreduras do domínio bidimensional, como também a aplicação de

diferentes condições de contorno.

Page 34: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

26

CAPÍTULO IV

MÉTODO NUMÉRICO ESPECTRO-NODAL CONSTANTE PARA

PROBLEMAS DE DIFUSÃO A UMA VELOCIDADE E DUAS DIMENSÕES

Neste capítulo apresentamos uma extensão do método END1D1G para o

desenvolvimento do método END2D1G-CN. Baseados nas aplicações bem sucedidas do

método END1D1G a problemas-modelos unidimensionais, conforme Capítulo III,

desenvolvemos o método END2D1G-CN para cálculos globais bidimensionais de

reatores nucleares. Neste método, fizemos integrações transversais na equação da

continuidade bidimensional e lei de Fick e aproximações constantes para os termos de

fuga transversal (únicas aproximações do método). Utilizamos equações auxiliares que

preservam as soluções analíticas nodais que determinamos a partir de uma análise

espectral. Obtivemos um conjunto de equações espectro nodais de difusão que nos

permite determinar os fluxos escalares médios nos lados x e y dos nodos de uma dada

grade espacial através de iterações internas, e também nos permite estimar o autovalor

dominante keff, empregando o método de potência nas iterações externas [8].

Page 35: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

27

IV-1 Equações de Diferença

Considerando uma grade espacial bidimensional, conforme a Figura IV.1.1,

X

Y

hi

kj

xi-1/2 xi+1/2

yJ+1/2

yj-1/2

Ω i,j Ω i+1,j

Ω i,j+1

Ω i-1,j

Ω i,j-1

Figura IV.1.1 - Grade espacial bidimensional.

teremos a seguinte equação bidimensional da continuidade

),().(1

),(),(),(),( yxyxk

yxyxyxJy

yxJx f

effayx ϕνϕ Σ=Σ+

∂∂

+∂∂

, (IV.1.1)

e da lei de Fick

),(),(),( yxx

yxDyxJ x ϕ∂∂

−= , (IV.1.2)

),(),(),( yxy

yxDyxJ y ϕ∂∂

−= . (IV.1.3)

Aplicando o operador transversal

∫+

2/1

2/1

.1i

i

i

x

x

dxh , (IV.1.4)

nas equações (IV.1.1) e (IV.1.3), teremos, assumindo como constante os parâmetros

materiais no interior do nodo arbitrário Ωij , a equação da continuidade discretizada na

direção y com a fuga transversal na direção x,

[ ] )( )()(2/1)(2/1)( ˆ1ˆ1ˆ yyyyy iijf

effi

ija

xi

xi

i

yi JJ

hJ

dy

dΦΣ=ΦΣ++ −−+ ν

κ , (IV.1.5)

Page 36: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

28

onde,

)(ˆ)(ˆ yy iijy

i dy

dDJ Φ−= , (IV.1.6)

é a corrente média na direção x, como função de y.

Aplicando o seguinte operador transversal

∫+

2/1

2/1

.1j

jj

y

y

dyk , (IV.1.7)

nas equações (IV.1.1) e (IV.1.2), teremos, a equação da continuidade discretizada na

direção x com fuga transversal na direção y

[ ] )( )()(2/1)(2/1)(~1~1~

xxxxx jijf

effj

ija

yj

yj

j

xj JJ

kJ

dx

dΦΣ=ΦΣ++ −−+ ν

κ , (IV.1.8)

onde

)(~

)(~

xdx

dDxJ j

ijxj Φ−= , (IV.1.9)

é a corrente média na direção y, como função de x.

Verificamos que o sistema das equações (IV.1.5) e (IV.1.6) e o sistema das

equações (IV.1.8) e (IV.1.9) nas direções y e x, respectivamente, não têm solução única.

Temos 2 equações e 4 incógnitas em cada sistema, onde os termos entre colchetes

representam as fugas transversais às referidas direções. Portanto, consideramos

aproximações constantes para essas fugas transversais, de modo que elas sejam iguais

ao valor médio das correntes nos lados dos nodos, isto é

JJy

jiyj

x ˆ2/1,2/1

)(±± ≅ , (IV.1.10)

JJ x

jixi

y ~,2/12/1

)(±± ≅ . (IV.1.11)

Substituindo as aproximações (IV.1.10) e (IV.1.11) nas equações de continuidade

(IV.1.5) e (IV.1.8), obtemos as seguintes equações diferenciais ordinárias não-

homogêneas que correspondem às equações nodais da difusão acopladas através dos

termos de fugas transversais constantes nas direções x e y

[ ] )()( 2/1,2/1,)(2

2

ˆˆ1~1~~ yji

yji

jj

ijf

effj

ijaj

ij JJkdx

dD xxx −−+−ΦΣ=ΦΣ+Φ− ν

κ, (IV.1.12)

[ ]xji

xji

ii

ijf

effi

ijai

ij JJhdy

dD yyy ,2/1,2/1)()(

2

2 ~~1ˆ1ˆˆ )( −−+−ΦΣ=ΦΣ+Φ− νκ

. (IV.1.13)

Page 37: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

29

As expressões (IV.1.12) e (IV.1.13) têm como solução geral uma parcela

correspondente à solução homogênea e outra à solução particular do tipo,

)( )()( part hom ~~~ xxx jjj ΦΦΦ += , (IV.1.14)

)( )()( part hom ˆˆˆ yyy iii ΦΦΦ += . (IV.1.15)

Tratando inicialmente da solução homogênea, teremos

)exp(~

/)( hom

, ξξ xxj =Φ , (IV.1.16)

))( exp(ˆ hom, y/îyi =Φ ξ (IV.1.17)

e, substituindo-as nas equações homogêneas correspondentes às equações (IV.1.12) e

(IV.1.13) respectivamente, encontramos o autovalor local, que dependerá apenas dos

parâmetros materiais do nodo,

)1(1

1

ijf

eff

ija

ijll

k

D

Σ−Σ−= +

νξ . (IV.1.18)

Aqui, temos

ijf

eff

ijal

ijf

eff

ijal

k

k

Σ<ΣΙ∈

Σ>Σℜ∈

νξ

νξ

1

1

se

se

, para l = 1:2.

Em seguida tratando da solução particular, admitindo que ela seja constante do tipo,

Pcxpartj

ˆ~ onstante)( ==Φ , (IV.1.19)

~ˆ onstante)( Pcypart

i ==Φ (IV.1.20)

e, substituindo-as nas equações (IV.1.12) e (IV.1.13) respectivamente, encontramos a

solução particular, que dependerá do termo de fuga transversal e os parâmetros

materiais do nodo,

Σ−Σ

−= −+

ija

ijf

eff

yji

yji

j

k

JJ

kP

ν1

ˆˆ1ˆ 2/1,2/1, , (IV.1.21)

Σ−Σ

−= −+

ija

ijf

eff

xji

xji

i

k

JJ

hP

ν1

~~1~ ,2/1,2/1

. (IV.1.22)

Page 38: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

30

Portanto, as soluções gerais analíticas (IV.1.14) e (IV.1.15) assumem as seguintes

formas

Σ−Σ

−=Φ −+

+

=∑

ija

ijf

eff

xji

xji

illi

k

JJ

hy

l

y

ν

ξη1

~~1

)/exp(ˆ ,2/1,2/1

2

1

)( , (IV.1.23)

e

Σ−Σ

−=Φ −+

+

=∑

ija

ijf

eff

yji

yji

jllj

k

JJ

kx

l

x

ν

ξβ1

ˆˆ1)/exp(

~ 2/1,2/1,

2

1

)( , (IV.1.24)

onde, βl e ηl são constantes arbitrárias que podem ser determinadas pelas condições de

interface dos nodos. Substituindo essa soluções gerais nas expressões das correntes

médias (IV.1.6) e (IV.1.9) nas direções y e x respectivamente, teremos

∑=

−=

2

1

)/()( expˆ

l

ll

lijyi yy DJ ξξ

η , (IV.1.25)

∑=

−=

2

1

)/()( exp~

l

ll

lijxj xx DJ ξξ

β . (IV.1.26)

Analogamente no caso unidimensional, propomos um método numérico

convergente para solução dessas equações da difusão de modo que:

1) as soluções gerais analíticas sejam preservadas incondicionalmente para

todo valor de βl e ηl, onde l = 1:2;

2) as soluções sejam contínuas nas interfaces de cada nodo espacial Ωij ,

para i= 1:I e j =1:J ;

3) as soluções satisfaçam as condições de contorno do problema.

Levando em conta estas considerações, vamos derivar o método integrando

transversalmente em ambas as direções x e y, ou seja, aplicando simultaneamente os

operadores (IV.1.4) e (IV.1.7) na equação (IV.1.1) da continuidade e nas equações

(IV.1.2) e (IV.1.3) da lei de Fick bidimensional; obtemos o seguinte conjunto de

equações: i) equação de balanço de nêutrons no nodo discretizada na corrente; ii)

corrente média no interior do nodo como função do fluxo médio nos lados x e iii)

corrente média no interior do nodo como função do fluxo médio nos lados y.

Page 39: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

31

( ) ( ) 1ˆˆ1~~1

21212121 ijijf

effij

ija

y/i,j

y/i,j

j

x,j/i

x,j/i

i kJJ

kJJ

hΦΣ=ΦΣ+

−+−+−+− ν , (IV.1.27)

( )jijii

ijxij h

DJ ,2/1,2/1

~~−+ Φ−Φ−= , (IV.1.28)

( )2/1,2/1,ˆˆ

−+ Φ−Φ−= jijij

ijyij k

DJ . (IV.1.29)

E por definição, nós temos que o fluxo médio no interior do nodo e as correntes médias

nas direções x e y no interior do nodo, são expressas como

∫ ∫+

+

≡Φ2/1

2/1

2/1

2/1

11 )(

i

i

j

jji

ij

x

x

y

y

x,y dxdykh

ϕ , (IV.1.30)

∫ ∫+

+

2/1

2/1

2/1

2/1

11 )(

i

i

j

j

x

ji

x

ij

x

x

y

y

x,y dxdyJkhJ , (IV.1.31)

∫ ∫+

+

2/1

2/1

2/1

2/1

11 )(

j

j

i

i

y

ij

y

ij

y

y

x

x

x,y dydxJhkJ . (IV.1.32)

As equações (IV.1.27), (IV.1.28) e (IV.1.29) junto às equações de condições de

contorno para as 4 faces do nodo arbitrário, formam um sistema de 7 equações e 11

incógnitas por nodo. Logo, lançamos mão de 4 equações auxiliares, as quais

caracterizam o método conforme abaixo, para garantir a unicidade do sistema de

equações,

ijjij/iij

ij χγ+

+= −+ ΦΦΦ ,2/1,21

~~2

, (IV.1.33)

jijijij

j ii ΥΦΦΦ +

+= −+ ,2/1,2/1

ˆˆ2

α, (IV.1.34)

+= −+

xji

xji

ixij JJJ j

,2/1,2/1

~~2

γ, (IV.1.35)

+= −+

yij

yij

ijyij JJJ ,2/1,2/1

ˆˆ2

α. (IV.1.36)

Aqui, os parâmetros ϒij e χij preservam as soluções homogênea e particular da solução

geral na direção x, da mesma maneira os parâmetros αij e Υij devem preservar as

soluções homogênea e particular da solução geral na direção y.

Page 40: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

32

Então, substituindo as soluções gerais para os fluxos médios nos lados do nodo,

equações (IV.1.23), (IV.1.24) e as correntes médias nos lados do nodo, equações

(IV.1.25), (IV.1.26), nas definições de fluxo médio e de correntes médias no interior do

nodo, obteremos equações que podem ser igualadas às equações auxiliares de (IV.1.33)

a (IV.1.36) e assim, determinarmos os parâmetros que preservam as soluções gerais,

como se segue

2

2

= ξ

ξγ i

iij

htghh

, para ℜ∈ξ (IV.1.37)

2

2

= λ

λγ i

iij

htgh

, para Ι∈ξ ; iλξ = (IV.1.38)

( )

−−=

ΣΣ−+

ija

ijf

eff

yji

yji

j

ijij

k

JJk νγχ

11 2/1,2/1,

ˆˆ , (IV.1.39)

2

2

= ξ

ξα jij

ktgh

k j, para ℜ∈ξ (IV.1.40)

2

2

= λ

λα j

jij

ktg

k, para Ι∈ξ ; iλξ = (IV.1.41)

( )

−−=

ΣΣΥ −+

ija

ijf

eff

jix

jiijij

k

JJh

x

i να

11 ,2/1,2/1

~~

. (IV.1.42)

Uma vez determinados esses parâmetros, poderemos manipular algumas equações para

chegarmos a expressões para as correntes individualizadas médias nos lados do nodo

arbitrário em função dos fluxos médios nas faces do mesmo e livre das quantidades

médias no seu interior, a partir de expressões que envolvam soma e diferença dessas

correntes. Assim sendo, vamos igualar as expressões (IV.1.28) e (IV.1.29) das correntes

médias no nodo obtidas a partir das integrações transversais, com as equações auxiliares

para essas mesmas correntes, equações (IV.1.35) e (IV.1.36), e chegarmos às seguintes

expressões para a soma das correntes:

−−=+ −+−+ ΦΦ jiji

iji

ijxji

xji h

DJJ ,2/1,2/1,2/1,2/1

~~2~~γ , (IV.1.43)

−−=+ −+−+ ΦΦ 2/1,2/1,2/1,2/1,

ˆˆ2ˆˆjiji

ijj

ijyji

yji k

DJJ α , (IV.1.44)

e para a diferença entre as correntes, nós substituímos as equações auxiliares (IV.1.33) e

(IV.1.34) para o fluxo médio no interior do nodo apenas na parcela de absorção da

Page 41: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

33

equação de balanço de nêutrons discretizada (IV.1.27) preservando o termo de fissão,

obtendo as seguintes expressões

( )

2

~~2

11ˆˆ1~~1

,2/1,2/1

21212121

j

ijij

ija

i

JJk

JJh

eff

ijfij

jiji

ijaij

y/i,j

y/i,j

j

x,j/i

x,j/i

i

ΦΣ

ΦΦΣ

ΣΣ

=

+

+

+

−+

−+

−+−+

κνγγ

γ

, (IV.1.45)

( )

2/1,2/1,2/1,

21212121

ˆ2

ˆˆ2

ˆˆ111

~~1

+=

+

+

−+

+

−−+

−+−+

ΦΦΣ

ΦΦΣ

ΣΣ

jiijeff

ijfij

jiji

ijaij

y/i,j

y/i,j

j

x,j/i

x,j/i

iJJ

kJJ

h ijij

ija

κναα

α

. (IV.1.46)

Arranjando as equações (IV.1.45) e (IV.1.46) na forma matricial, aplicando as regras de

Cramer e associando com as equações (IV.1.43) e (IV.1.44), obtemos expressões para

as correntes individualizadas xjiJ ,2/1

~± e y

jiJ 2/1,ˆ

± como seguem:

+

+

−=

−+−+

−++

ΦΦΣ

−ΦΦ

Σ−

Σ−

−ΦΣ

Σ−

Σ−

+ΦΦ−

2/1,2/1,1

,2/1,2/1

2

2

1

,2/1,2/1,2/1

ˆˆ~~

)(14

1

)(12

1~~~

jijiij

j

jijiij

j

aiji

jfij

eff

ij

j

i

jijiiji

ijxji

i

c

i

c

h

ikc

i

ch

hDJ

αγ

νγ

, (IV.1.47)

+

+

−=

−+−+

−+−

ΦΦΣ

−ΦΦ

Σ−

Σ+

+ΦΣ

Σ−

Σ−

−ΦΦ−

2/1,2/1,1

,2/1,2/1

2

2

1

,2/1,2/1,2/1

ˆˆ~~

)(14

1

)(12

1~~~

jijiij

j

jijiij

j

aiji

jfij

eff

ij

j

i

jijiiji

ijxji

i

c

i

c

h

ikc

i

ch

hD

J

αγ

νγ

, (IV.1.48)

Page 42: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

34

+−

+

+

−−=

−+−+

−++

ΦΦΣ

ΦΦ

Σ−

Σ

−ΦΣ

Σ−

Σ−

ΦΦ

jijii

j

jijiij

j

aijj

jfij

eff

ij

j

j

jijiijj

ijyji

j

i

c

i

c

k

ikc

i

ck

kD

J

,2/1,2/12

2/1,2/1,

2

2

2

2/1,2/1,2/1,

~~ˆˆ

)(14

1

)(12

1ˆˆˆ

γα

να

, (IV.1.49)

+−

+

−−=

−+−+

−+−

ΦΦΣ

ΦΦ

Σ−

Σ+

+ΦΣ

Σ−

Σ−

ΦΦ

jijii

j

jijiij

j

aijj

jfij

eff

ij

jjiji

ijj

ijyji

j

j

i

c

i

c

k

ikc

i

ck

kD

J

,2/1,2/12

2/1,2/1,

2

2

2

2/1,2/1,2/1,

~~ˆˆ

)(14

1

)(12

1ˆˆˆ

γα

να

, (IV.1.50)

onde,

ijf

eff

ijaij k

ΣΣΣ −= ν1 , (IV.1.51)

ijf

eff

ijaj kic ΣΣ= − νγ 1

1 , (IV.1.52)

ijf

eff

ijaj kic ΣΣ= − να 1

2 , (IV.1.53)

e c = c1 .c2 . (IV.1.54)

Para as condições de contorno nas quatro faces do nodo, temos as seguintes relações

entre as correntes e os fluxos no contorno

xje

xjJ ,2/1,2/1

~~Φ−= δ , (IV.1.55)

xjId

xjIJ ,2/1,2/1

~~++ Φ=δ , (IV.1.56)

yib

yiJ 2/1,2/1,

ˆˆ Φ−= δ , (IV.1.57)

yJit

yJiJ 2/1,2/1,

ˆˆ++ Φ=δ . (IV.1.58)

Page 43: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

35

Os parâmetros δ assumem diferentes valores de acordo com o tipo de condições de

contorno considerado, como descrevemos no Capítulo II, i.e.:

• tipo reflexiva

0=δ ; (IV.1.59)

• tipo vácuo

5,0=δ ; (IV.1.60)

• tipo fluxo nulo

∞→δ ; (IV.1.61)

e tipo albedo [4] em um meio refletor, assume os valores determinados pelas

expressões (B-130 e (B-32) apresentados no Apêndice B.

Utilizando-se do fato que nas interfaces dos nodos em ambas as direções x e y

existe continuidade de corrente, vide Figura IV.1.2,

X

Y

xi+1/2xi-1/2

Ωi,jyi-1/2

yi+1/2

Ωi+1,j

Ωi,j+1

xji

xji JJ ,2/1)1(,2/1

~~−++ =

Figura IV.1.2 – Continuidade de corrente nas interfaces de nodos adjacentes.

podemos fazer

xji

xji JJ ,2/1)1(,2/1

~~−++ = , (IV.1.62)

yji

yji JJ 2/1)1(,2/1,

ˆˆ−++ = . (IV.1.63)

Para utilizarmos as igualdades (IV.1.62) e (IV.1.63) afim de chegarmos às equações de

diferença, que dependam apenas dos autovetores nos lados dos nodos, vamos eliminar

os fluxos médios no interior dos nodos que aparecem nas equações das correntes

(IV.1.47) - (IV.1.50). Para este propósito, substituímos as expressões (IV.1.39) ou

(IV.1.42) nas equações auxiliares (IV.1.33) ou (IV.1.34), respectivamente, e utilizamos

expressões para as diferenças entre as correntes médias nas faces x ou y obtidas pela

Page 44: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

36

regra de Cramer aplicada as equações (IV.1.45) e (IV.1.46). Então, chegamos à

expressão para o fluxo médio no interior do nodo

( ) ( )( ) ( )( )[ ]jijiijijjijiijijijij

ij ,2/1,2/12/1,2/1,

~~ 1ˆˆ 1

12

1−+−+ Φ+Φ−+Φ+Φ−

−=Φ αγγα

γα , (IV.1.64)

que depende apenas dos fluxos médios nas faces x e y do nodo e dos parâmetros α e γ

que preservam as soluções homogêneas das soluções gerais x e y, respectivamente. Este

será agora substituído nos termos de fonte de fissão das equações das correntes

(IV.1.47) – (IV.1.50).

Utilizando a continuidade de corrente e arranjando as expressões resultantes em

termos dos autovetores nos lados dos nodos chegamos às seguintes “Equações de

Diferença”:

i) para a direção x, temos i = 1: I-1 equações

( ) ( )

( ) ( )

Φ+Φ+Φ+Φ+

+Φ+Φ+Φ

+

+Φ+Φ+Φ+Φ=

=Φ+Φ+Φ

−+++−+

++−

−+++−+

++−

2/1,12/1,152/1,2/1,4

,2/33,2/12,2/11

2/1,12/1,152/1,2/1,4

,2/33,2/12,2/11

ˆˆˆˆ

~~~

1

ˆˆˆˆ

~~~

jijijijix

jix

jix

jix

eff

jijijiji

jijiji

xSS

SSS

k

XX

XXX

, (IV.1.65)

onde, os parâmetros de difusão e absorção do lado esquerdo da equação (IV.1.65) são

definidos como

( ) ij

ijaji

ii

ij

C

ihhD

Xj 3

1 4Σ

+−=γ

γ , (IV.1.66)

onde 23

)(1)(

ij

ij

ij

cc

Σ−= , (IV.1.67)

( ) ( ) ji

jiajii

jii

ji

ij

ijaiji

iji

ij

CC

hh

DhhD

X13

111

11

1

32 44 +

+++

++

+ Σ++Σ+= γγ

γγ , (IV.1.68)

( ) ji

jiajii

jii

ji

C

hh

DX

13

111

11

13 4 +

+++

++

+ Σ+−= γγ , (IV.1.69)

Page 45: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

37

4)( 1

4

ijaijiijx ha

XΣ= α

, (IV.1.70)

onde ij

ij

ij

ijx

c

c

a)(

)(3

1

= , (IV.1.71)

4)( !

11115

jiajiijix ha

X+

+++ Σ= α, (IV.1.72)

e, os parâmetros de fissão do lado direito da equação (IV.1.65) aparecem como

ijx

ij

fiijx

x ahaS )()(21

Σ= ν , (IV.1.73)

onde ( )

( )ijij

ijijijxa

αγαγ

−=

14

1)( , (IV.1.74)

e ij

ij

ij

ijx

c

c

a)(

1

)(3

1

2

Σ−

= , (IV.1.75)

jix

ji

fijixijx

ij

fiijx

x ahaahaS1

111222

)()()()(+

+++

Σ+Σ= νν , (IV.1.76)

jix

ji

fijix

x ahaS1

11

123)()(

+

+++

Σ= ν , (IV.1.77)

ijyij

fiijx

x ahaS )()(24

Σ= ν , (IV.1.78)

onde ( )

( )ijij

ijijijya

αγγα

−=

14

1)( , (IV.1.79)

jiy

ji

fijix

x ahaS1

11

125)()(

+

+++

Σ= ν ; (IV.1.80)

Page 46: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

38

ii) para a direção y, teremos j = 1: J-1 equações

( ) ( )

( ) ( )

Φ+Φ+Φ+Φ+

+Φ+Φ+Φ

+

+Φ+Φ+Φ+Φ=

=Φ+Φ+Φ

++++−+

++−

++++−+

++−

1,2/11,2/15,2/1,2/14

2/3,32/1,22/1,1

1,2/11,2/15,2/1,2/14

2/3,32/1,22/1,1

~~~~

ˆˆˆ1

~~~~

ˆˆˆ

jijiy

jijiy

jiy

jiy

jiy

eff

jijijiji

jijiji

SS

SSS

k

YY

YYY

, (IV.1.81)

onde, os parâmetros de difusão e absorção do lado esquerdo da equação (IV.1.81) são

definidos como

( )ij

ij

aijj

ij

ij

c

k

k

DY

j 31 4

Σ+−=

α

α, (IV.1.82)

( ) ( )13

111

11

1

32 44

+

+++

++

++Σ

+=ij

ij

aijj

ijj

ij

ij

ij

aijj

ijj

ij

c

k

k

D

c

k

k

DY

γ

γ

γ

γ , (IV.1.83)

( )13

111

11

13 4

+

+++

++

+−=ij

ij

aijj

ijj

ij

c

k

k

DY

γ

γ, (IV.1.84)

4

)( 1

4

ij

aijijijy kaY

Σ=

γ, (IV.1.85)

onde ij

ij

ij

ijy

c

c

a)(

)(3

2

= , (IV.1.86)

4

)( 11111

5

++++ Σ

=

ij

aijijijy kaY

γ , (IV.1.87)

e, os parâmetros de fissão do lado direito da equação (IV.1.81) aprecem como

ijyij

fjijyy akaS )()(

21Σ= ν , (IV.1.88)

Page 47: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

39

onde ( )

( )ijij

ijijijya

αγγα

−=

14

1)( , (IV.1.89)

e ij

ij

ij

ijy

c

c

a)(

1

)(3

2

= , (IV.1.90)

1

11

1222)()()()(

+

+++

Σ+Σ=ijy

ij

fjijyijy

ij

fjijy

y akaakaS νν , (IV.1.91)

1

11

123)()(

+

+++

Σ=ijy

ij

fjijy

y akaS ν , (IV.1.92)

ijxij

fjijyy akaS )()(

24Σ= ν , (IV.1.93)

onde ( )

( )ijij

ijijijxa

αγαγ

−=

14

1)( , (IV.1.94)

jix

ij

fjijy

y akaS1

11

125)()(

+

+++

Σ= ν , (IV.1.95)

e pelas condições de contorno nas quatro faces do nodo, vide Figura IV.1.3,

Esquerda

X

Y

xi+1/2xi-1/2

Ωi,j

yi-1/2

yi+1/2

Ωi+1,j

Ωi,j+1 Ωi+1,j+1

Base

Topo

Direita

Figura IV.1.3 – Condições de contorno nas faces dos nodos.

obtemos as seguintes equações de diferença que completam e tornam possível e

determinado o sistema de equações de balanço de nêutrons num dado domínio:

Page 48: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

40

• Equação para condição de contorno na face esquerda

( ) ( )

( ) ( ) 2/1,12/1,12,2/3,2/11

2/1,12/1,13,2/32,2/11

ˆˆ~~1

ˆˆ~~

−+

−+

Φ+Φ−Φ+Φ+

+Φ+Φ=Φ+Φ+

jjxljj

xl

eff

jjljljll

SSk

XXX δ

, (IV.1.96)

• Equação para condição de contorno na face direita

( ) ( ) ( )

( ) ( ) 2/1,2/1,2,2/1,2/11

2/1,2/1,3,2/12,2/11

ˆˆ~~1

ˆˆ~~

−++−

−++−

Φ+Φ−Φ+Φ+

+Φ+Φ=Φ++Φ

jIjIxrjIjI

xr

eff

jIjIrjIrrjIr

SSk

XXX δ

, (IV.1.97)

• Equação para condição de contorno na face da base

( ) ( ) ( )

( ) ( ) 1,2/11,2/122/3,2/1,1

1,2/11,2/132/3,22/1,1

~~ˆˆ1

~~ˆˆ

+−

−+

Φ+Φ−Φ+Φ+

+Φ+Φ=Φ+Φ+

iiybii

yb

eff

iibibibb

SSk

YYY δ

, (IV.1.98)

• Equação para condição de contorno na face do topo

( ) ( ) ( )

( ) ( ) JiJiytJiJi

yt

eff

JiJitJittJit

SSk

YYY

,2/1,2/122/1,2/1,1

,2/1,2/132/1,22/1,1

~~ˆˆ1

~~ˆˆ

+−−+

−++−

Φ+Φ−Φ+Φ+

+Φ+Φ=Φ++Φ δ

. (IV.1.99)

Onde, os coeficientes associados às autofunções têm suas formas apresentadas nas

equações (IV.1.65) e (IV.1.81). Os parâmetros δ´s representam os contornos esquerdo

(l), direito (r), base (b) e topo (t) e assumem valores de acordo com o tipo de condição

de contorno aplicada ao problema, conforme mencionamos no Capítulo II.

Page 49: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

41

IV-2 Esquemas Iterativos

Utilizamos dois diferentes esquemas iterativos internos, para a obtenção dos

fluxos nos cantos dos nodos, uma vez que temos um acoplamento entre as direções que

serão levadas em conta por estes esquemas, a saber:

i) esquema FADIS – “Full Alternating Direction Iterative Scheme” com

Eliminação de Gauss;

Neste esquema nós manipulamos as equações END, Eqs. (IV.1.65), (IV.1.96)

e (IV.1.97) para a direção x de maneira que ficamos com uma equação matricial, onde

no membro esquerdo temos uma matriz tridiagonal de coeficientes que carrega numa

parcela o parâmetro de difusão e noutra o parâmetro de absorção multiplicada por um

vetor de autofunções, ji ,2/1

~−Φ com i = 1:I+1 e j = 1:J, das faces x dos nodos a serem

determinadas. No membro direito, temos um somatório composto de: - uma matriz de

coeficientes carregando apenas parâmetro de absorção multiplicada por um vetor de

autofunções, 2/1,ˆ

+Φ ji com i = 1:I e j.= 1:J; - uma matriz tridiagonal de coeficientes que

carrega apenas o parâmetro de fissão multiplicada por um vetor de autofunções, ji ,2/1

~−Φ

com i = 1:I+1 e j = 1:J, que neste caso são conhecidas de uma iteração anterior e; - uma

matriz espaçada de coeficientes carregando também o parâmetro de fissão multiplicada

por um vetor de autofunções, 2/1,ˆ

+Φ ji com i = 1:I e j.= 1:J. Estas duas últimas têm em

evidência o autovalor identificado como o fator de multiplicação efetivo, keff.

Analogamente, nós arranjamos as equações END, Eqs. (IV.1.81), (IV.1.98) e

(IV.1.99) para a direção y na forma matricial, onde as autofunções a serem determinadas

do lado direito da equação resultante são: 2/1,ˆ

−Φ ji com i = 1:I e j.= 1:J+1.

Uma vez tendo sido colocadas as equações END na forma adequada

conforme descrito acima, nós tornamos conhecido o lado direito da equação matricial

inicializando os valores das autofunções e do keff, iguais à unidade. Em seguida,

resolvemos o sistema na direção x através do método de “Eliminação de Gauss com

substituição recuada” e; determinamos os fluxos ji ,2/1

~−Φ . Estes fluxos são agora

utilizados como inicialização do lado direito do sistema na direção y que é também

resolvido pelo método de “Eliminação de Gauss com substituição recuada”,

determinando os fluxos 2/1,ˆ

−Φ ji , ainda dentro da mesma iteração. Estes fluxos recém-

Page 50: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

42

determinados da direção y passam a fazer parte do lado direito do sistema na direção x

numa iteração posterior, permitindo a determinação dos fluxos x do lado esquerdo e,

estes por sua vez passam a fazer parte do lado direito do sistema na direção y permitindo

a determinação de novos fluxos y do lado esquerdo; e assim sucessivamente,

caracterizando o “esquema iterativo de direções alternadas xy”. O número dessas

iterações “internas” dependerá da necessidade prática de se atingir um dado critério de

convergência previamente estabelecido. A cada iteração ou a cada número n de

iterações internas nós calculamos o fluxo escalar médio no interior de cada nodo que

depende dos fluxos escalares médios nas faces x e y de acordo com a expressão

(IV.1.64). Com estes fluxos médios no interior dos nodos nós podemos fazer através do

“método de potência” uma nova estimativa para o autovalor, keff .

ii) esquema CDI S – “Coupled Directions Iterative Scheme” com Eliminação

de Gauss.

Da mesma maneira como fizemos no esquema anterior, manipulamos as

equações END para as direções x e y adequadamente de modo que possamos determinar

as autofunções.

Aqui nós manteremos o arranjo matricial descrito no esquema anterior para

ambas as direções x e y , onde do lado esquerdo sejam mantidas matrizes tridiagonais

que nos facilite a aplicação do método de eliminação de Gauss, considerando o lado

direito conhecido. A diferença é que neste esquema agruparemos as equações matriciais

para as direções x e y preservando a tridiagonalidade do arranjo, onde do lado esquerdo

existirá uma única matriz de coeficientes composta dos elementos de ambas as matrizes

x e y, ela será multiplicada por um vetor das autofunções x e y a serem determinadas,

considerando conhecido o lado direito que neste caso tem suas matrizes x e y também

acopladas.

Então, uma vez estando as equações matriciais x e y acopladas, procedemos

da mesma maneira que no caso FADIS, inicializamos o lado direito e executamos uma

iteração interna determinando simultaneamente as autofunções nas direções x e y,

calculamos os fluxos médios no interior dos nodos, estimamos um novo keff pelo

método de potência e, numa iteração posterior utilizamos estas autofunções como

atualização do lado direito e repetimos o procedimento sucessivamente até atingir a

convergência; caracterizando assim o “esquema iterativo de direções acopladas”.

Page 51: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

43

Utilizaremos duas formas diferentes de varreduras no domínio xy da grade

espacial: a primeira denominada tipo segmentar (TS) e uma segunda denominada tipo

continuada (TC):

i) varredura TS - aqui, o domínio xy é desmembrado em seções horizontais

e seções verticais, onde os fluxos médios nas faces dos nodos são

determinados por seção, primeiro em uma direção e depois em outra;

ii) varredura TC - aqui, o domínio xy é retificado em blocos horizontais e

acoplados lado a lado em uma única linha, ao longo da qual são

determinados os fluxos médios nas faces x, depois em blocos verticais e

acoplados lado a lado em uma outra linha, ao longo da qual são

determinados os fluxos médios nas faces y.

Observamos que a diferença existente entre esses tipos de varreduras é que na

varredura TS teremos n equações conforme a dimensão n da direção, enquanto que na

varredura TC temos 1 equação que contém todos os fluxos a serem determinados

naquela direção. No primeiro tipo teremos menor quantidade de informação do lado

direito das equações, considerado conhecido, para subsidiar a obtenção das autofunções

no lado esquerdo, enquanto que no segundo tipo, teremos maior quantidade de

informação. Esperamos que o segundo tipo convirja mais rapidamente que o primeiro

tipo de varredura. A seguir, nós apresentamos uma ilustração de um domínio

bidimensional simples para melhor esclarecer os dois esquemas iterativos propostos,

como os dois tipos de varreduras e os formatos que assumem as respectivas equações

matriciais.

Page 52: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

44

Consideremos como exemplo um domínio bidimensional 3x2, conforme mostra aFigura IV.2.1 abaixo

X

Y

Dir

eita

Esq

uer

da

Base

Topo

Ω1,1 Ω2,1

Ω1,2 Ω2,2

3,2/5~Φ

2,2/5~Φ

1,2/5~Φ

3,2/1~Φ

2,2/1~Φ

1,2/1~Φ

3,2/3~Φ

2,2/3~Φ

1,2/3~Φ

2/7,1Φ

2/3,1Φ

2/1,1Φ

2/5,1Φ

Ω2,3Ω1,3

2/7,2Φ

2/3,2Φ

2/1,2Φ

2/5,2Φ

Figura IV.2.1 - Domínio de uma grade genérica 3x2.

e verificamos como fica a forma das equações matriciais para o esquema iterativo

FADIS, onde

+

+

=

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

2/3,2

2/1,2

2/3,1

2/1,1

a13R a1

3R 0 0

xa15M xa1

5M xa14M xa1

4M

0 0 a13L a1

3L

2/3,2

2/1,2

2/3,1

2/1,1

f13R f1

3R 0 0

xf15M xf1

5M xf14M xf1

4M

0 0 f13L f1

3L

1

1,2/5

1,2/3

1,2/1

f12R f1

1R 0

xf13M xf1

2M xf11M

0 f12L f1

1L

1

1,2/5

1,2/3

1,2/1

d12R d1

1R 0

xd13M xd1

2M xd11M

0 d12L d1

1L

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

~

~

~

~

~

~

eff

eff

k

k

, (IV.2.1)

a equação (IV.2.1) representa a primeira linha da direção x, da esquerda para a direita,

+

+

=

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

2/5,2

2/3,2

2/5,1

2/3,1

a23R a2

3R 0 0

xa25M xa2

5M xa24M xa2

4M

0 0 a23L a2

3L

2/5,2

2/3,2

2/5,1

2/3,1

f23R f2

3R 0 0

xf25M xf2

5M xf24M xf2

4M

0 0 f23L f2

3L

1

2,2/5

2,2/3

2,2/1

f22R f2

1R 0

xf23M xf2

2M xf21M

0 f22L f2

1L

1

2,2/5

2,2/3

2,2/1

d22R d2

1R 0

xd23M xd2

2M xd21M

0 d22L d2

1L

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

~

~

~

~

~

~

eff

eff

k

k

, (IV.2.2)

Page 53: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

45

a equação (IV.2.2) representa a segunda linha da direção x, da esquerda para a direita,

+

+

=

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

2/7,2

2/5,2

2/7,1

2/5,1

a33R a3

3R 0 0

xa35M xa3

5M xa34M xa3

4M

0 0 a33L a3

3L

2/7,2

2/5,2

2/7,1

2/5,1

f33R f3

3R 0 0

xf35M xf3

5M xf34M xf3

4M

0 0 f33L f3

3L

1

3,2/5

3,2/3

3,2/1

f32R f3

1R 0

xf33M xf3

2M xf31M

0 f32L f3

1L

1

3,2/5

3,2/3

3,2/1

d32R d3

1R 0

xd33M xd3

2M xd31M

0 d32L d3

1L

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

~

~

~

~

~

~

eff

eff

k

k

, (IV.2.3)

a equação (IV.2.3) representa a terceira linha da direção x, da esquerda para a direita,

+

+

=

′′

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

3,2/3

3,2/1

2,2/3

2,2/1

1,2/3

1,2/1

a13 a1

3 0 0 0 0

ya15M ya1

5M ya14M ya1

4M 0 0

0 0 ya15M ya1

5M ya14M ya1

4M

0 0 0 0 a13 a1

3

3,2/3

3,2/1

2,2/3

2,2/1

1,2/3

1,2/1

f13 f1

3 0 0 0 0

yf15M yf1

5M yf14M yf1

4M 0 0

0 0 yf15M yf1

5M yf14M yf1

4M

0 0 0 0 f13 f1

3

1

2/7,1

2/5,1

2/3,1

2/1,1

f12 f1

1 0 0

yf13M yf1

2M yf11M 0

0 yf13M yf1

2M yf11M

0 0 f12 f1

1

1

2/7,1

2/5,1

2/3,1

2/1,1

d12 d1

1 0 0

yd13M yd1

2M yd11M 0

0 yd13M yd1

2M yd11M

0 0 d12 d1

1

~

~

~

~

~

~

TT

B B

~

~

~

~

~

~

TT

B B

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

TT

BB

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

TT

BB

eff

eff

k

k

, (IV.2.4)

a equação (IV.2.4) representa a primeira coluna da direção y, da base para o topo,

+

+

=

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

3,2/5

3,2/3

2,2/5

2,2/3

1,2/5

1,2/3

a23 a2

3 0 0 0 0

ya25M ya2

5M ya24M ya2

4M 0 0

ya25M ya2

5M ya24M ya2

4M

0 0 a23 a2

3

3,2/5

3,2/3

2,2/5

2,2/3

1,2/5

1,2/3

f23 f2

3 0 0 0 0

yf25M yf2

5M yf24M yf2

4M 0 0

yf25M yf2

5M yf24M yf2

4M

0 0 f23 f2

3

1

2/7,2

2/5,2

2/3,2

2/1,2

f22 f2

1 0 0

yf23M yf2

2M yf21M 0

yf23M yf2

2M yf21M

0 f22 f2

1

1

2/7,2

2/5,2

2/3,2

2/1,2

d22 d2

1 0 0

yd23M yd2

2M yd21M 0

yd23M yd2

2M yd21M

0 d22 d2

1

~

~

~

~

~

~

TT

BB

~

~

~

~

~

~

TT

BB

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

TT

BB

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

TT

BB

eff

eff

k

k

, (IV.2.5)

e a equação (IV.2.5) representa a segunda coluna da direção y, da base para o topo.

Aqui, os índices sobrescritos, (d), (f) e (a) simbolizam os termos que carregam

os parâmetros materiais de difusão, fissão e absorção. As quantidades L, R, B, T e M

representam elementos das equações de contorno nas faces esquerda, direita, base, topo

e elementos das equações (de meio) fora dos contornos do referido domínio,

respectivamente.

Page 54: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

46

Para o esquema iterativo CDIS a equação matricial toma a seguinte forma

=

′′

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

2/7,2

2/5,2

2/3,2

2/1,2

2/7,1

2/5,1

2/3,1

2/1,1

3,2/5

3,2/3

3,2/1

2,2/5

2,2/3

2,2/1

1,2/5

1,2/3

1,2/1

.

d22 d2

1 0 0

yd23M yd2

2M yd21M 0

yd23M yd2

2M yd21M

0 d22 d2

1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0

d12 d1

1 0 0

yd13M yd1

2M yd11M 0

0 yd13M yd1

2M yd11M

0 0 d12 d1

1

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

d32R d3

1R 0

xd33M xd3

2M xd31M

0 d32L d3

1L

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

d22R d2

1R 0

xd23M xd2

2M xd21M

0 d22L d2

1L

0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

d12R d1

1R 0

xd13M xd1

2M xd11M

0 d12L d1

1L

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

~

~

~

~

~

~

~

~

~

TT

BB

TT

BB

...

2/7,2

2/5,2

2/3,2

2/1,2

2/7,1

2/5,1

2/3,1

2/1,1

3,2/5

3,2/3

3,2/1

2,2/5

2,2/3

2,2/1

1,2/5

1,2/3

1,2/1

.

f22 f2

1 0 0

yf23M yf2

2M yf21M 0

yf23M yf2

2M yf21M

0 f22 f2

1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0

f12 f1

1 0 0

yf13M yf1

2M yf11M 0

0 yf13M yf1

2M yf11M

0 0 f12 f1

1

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

f32R f3

1R 0

xf33M xf3

2M xf31M

0 f32L f3

1L

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

f22R f2

1R 0

xf23M xf2

2M xf21M

0 f22L f2

1L

0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

f12R f1

1R 0

xf13M xf1

2M xf11M

0 f12L f1

1L

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

~

~

~

~

~

~

~

~

~

TT

BB

TT

BB

1 +=

′′

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

Φ

effk

(IV.2.6)

a equação matricial (IV.2.6) não mostra todas as parcelas, conforme mostram as

equações do esquema iterativo FADIS, por questão de simplicidade e comodidade na

explanação.

Page 55: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

47

Expondo graficamente os tipos de varreduras para o caso exemplo da grade

espacial bidimensional 3x2 representada na Fig.IV.2.1, teremos as representações

indicadas nas Figuras IV.2.2 e IV.2.3 .

3,2/5~Φ3,2/1

2,2/1~Φ

X

Y

2,2/5~Φ

1,2/1~Φ 1,2/5

3,2/3~Φ

2,2/3~Φ

1,2/3~Φ

Figura IV.2.2 –Varredura TS no domínio de grade genérica 3x2, com fluxos nas faces x.

3,2/5~Φ

3,2/1~Φ2,2/1

X

Y

2,2/5~Φ

1,2/1~Φ

1,2/5~Φ

3,2/3~Φ2,2/3

~Φ1,2/3

Figura IV.2.3 –Varredura TC no domínio de grade genérica 3x2, com fluxos nas faces x.

Analogamente, esta exposição gráfica é válida para a direção y, que não será

ilustrada aqui. As equações matriciais de (IV.2.1) a (IV.2.5) correspondem à varredura

TS representada na Figura IV.2.2 , enquanto que a equação (IV.2.6) corresponde à

varredura TC representada na Figura IV.2.3.

Page 56: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

48

IV-3 Resultados Numéricos

Nesta seção apresentamos alguns resultados numéricos da aplicação do método

END bidimensional utilizando os esquemas iterativos e os tipos de varreduras, como

descritos nas seções anteriores.

Caso 1: Inicialmente apresentamos um problema–modelo homogêneo de uma

região multiplicativa com domínio retangular cujos parâmetros da zona material e

dimensões [12] estão relacionados na Figura IV.3.1 e Tabela IV.3.1

X (cm)

Y (cm)

180

180

Figura IV.3.1 – Domínio bidimensional multiplicativo homogêneo.

Tabela IV.3.1 – Parâmetros materiais e dimensão referentes a Fig. IV.3.1.a D (cm) b Σa (cm)-1 c νΣf (cm)-1

1,000 0,021 0,022 a Coeficiente de difusão. b Seção de choque macroscópica de absorção. c Seção de choque macroscópica de fissão multiplicada pelo número médio de nêutrons gerados.

Este problema nos serviu como problema-teste no qual aplicamos o método

END2D1G-CN utilizando o esquema iterativo FADIS nas versões de varreduras TS e

TC, também utilizamos o esquema iterativo CDIS com varredura TC; a varredura TS

para este esquema tornou-se inviável em situações de domínios geometricamente

assimétricos, e então fizemos comparações de performance entre as diversas aplicações,

conforme verificaremos a seguir. Também fizemos testes de variação do número de

Page 57: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

49

iterações internas afixadas para o alcance dos critérios de convergência estipulados.

Para o keff, utilizamos como critério de convergência um desvio relativo percentual entre

duas estimativas consecutivas inferior a 10-7 e para os fluxos escalares médios nas faces

dos nodos, utilizamos um critério de convergência dado pela norma máxima discreta do

vetor desvio relativo percentual entre duas estimativas consecutivas inferior a 10-6 .

O valor analítico do keff, para condições reflexivas nos quatro contornos do

domínio (problema 0-dimensional) é de 1,04761905 que é obtido pela seguinte

expressão

∞=Σ

Σ= kk

a

feff

ν . (IV.3.1)

Os resultados livres de erros de truncamento espaciais gerados pelo método END para

esta aplicação estão listados nas Tabelas IV.3.2 e IV.3.3.

Tabela IV.3.2 – Resultados comparativos entre os esquemas iterativos FADIS com

varreduras TS e TC, e o esquema iterativo CDIS com varredura TC para condições de

contorno do tipo reflexiva (domínio infinito).

FADIS c/varredura a TS FADIS c/varredura b TC CDIS c/varredura b TCGrade

Espacial keff = k∞ Iterações keff = k∞ Iterações keff = k∞ Iterações

6 x 6 1,04761904 27 1,04761859 62 1,04761887 32

8 x 8 1,04761898 13 1,04761888 33 1,04761899 20

10 x 10 1,04761900 14 1,04761882 34 1,04761894 25a Leia-se varredura tipo segmentar.b Leia-se varredura tipo continuada.

Tabela IV.3.3 – Desvio relativo percentual em relação ao valor de referência

(keff = 1,04761905).

FADIS c/varredura TS FADIS c/varredura TC CDIS c/varredura TCGrade

Espacial keff = k∞ Desvio

(%)

keff = k∞ Desvio

(%)

keff = k∞ Desvio

(%)

6 x 6 1,04761904 4,7E-7* 1,04761859 4,4E-5 1,04761887 1,7E-5

8 x 8 1,04761898 6,2E-6 1,04761888 1,6E-5 1,04761899 5,7E-6

10 x 10 1,04761900 4,4E-6 1,04761882 2,2E-5 1,04761894 9,8E-6

* Leia-se 4,7x10-7.

Page 58: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

50

Neste ponto, fazemos um outro teste, no qual aplicamos na direção x condições

de contorno tipo reflexiva enquanto que na direção y aplicamos condições de contorno

tipo “fluxo nulo” (problema unidimensional), e em seguida invertemos as direções.

Consideramos os mesmos critérios de convergência para o keff e para os fluxos escalares

médios nas faces dos nodos. Para as condições de contorno consideradas, o valor

analítico de keff é de 1,03263999 que pode ser obtido pela expressão

a

feff

aD

kΣ+

Σ=

2

2πν

, onde a = 180 cm, (IV.3.2)

neste caso o domínio bidimensional é modelado como um domínio unidimensional. Nas

Tabelas IV.3.4 e IV.3.5 apresentamos os resultados gerados pelo método END2D1G-

CN para estas aplicações.

Tabela IV.3.4 – Resultados comparativos entre os esquemas iterativos FADIS com

varreduras TS e TC, e o esquema iterativo CDIG com varredura TC para condições de

contorno do tipo reflexiva em uma direção e tipo “fluxo nulo” em outra direção

(domínio tipo 1D).

FADIS c/varredura TS FADIS c/varredura TC CDIS c/varredura TCGrade

Espacial keff Iterações keff Iterações keff Iterações

6 x 6 a 1,03263985b 1,03263986

33

33

1,03263953

1,03263952

62

61

1,03263980

1,03263980

36

36

8 x 8 1,03263998

1,03263996

16

16

1,03263986

1,03263983

30

29

1,03263992

1,03263992

22

22

10 x 10 1,03263990

1,03263993

17

18

1,03263982

1,03263984

32

32

1,03263985

1,03263985

27

27a valor obtido para condição de contorno tipo reflexiva na direção x e tipo “fluxo nulo” na direção y.b valor obtido para condição de contorno tipo reflexiva na direção y e tipo “fluxo nulo” na direção x.

Page 59: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

51

Tabela IV.3.5 – Desvio relativo percentual em relação ao valor de referência

(keff=1,03263999).

FADIS c/varredura TS FADIS c/varredura TC CDIS c/varredura TCGrade

Espacial keff Desvio

(%)

keff Desvio

(%)

keff Desvio

(%)

6 x 6 a1,03263985b1,03263986

1,36E-5*

1,26E-5

1,03263953

1,03263952

4,45E-5

4,55E-5

1,03263980

1,03263980

1,84E-5

8 x 8 1,03263998

1,03263996

9,68E-7

2,91E-6

1,03263986

1,03263983

1,26E-5

1,55E-5

1,03263992

1,03263992

6,78E-6

10 x 10 1,03263990

1,03263993

8,71E-6

5,81E-6

1,03263982

1,03263984

1,64E-5

1,45E-5

1,03263985

1,03263985

1,36E-5

a valor obtido para condição de contorno tipo reflexiva na direção x e tipo “fluxo nulo” na direção y.b valor obtido para condição de contorno tipo reflexiva na direção y e tipo “fluxo nulo” na direção x.

* Leia-se 1,36x10-5.

Agora, aplicamos a este problema o método END1D1G, descrito no Capítulo III,

considerando as condições de contorno conforme os dois testes anteriores

(0-dimensional e unidimensional). Na Tabela IV.3.6 mostramos os resultados gerados

dessas aplicações, onde consideramos o domínio da Figura IV.3.1 em uma única

direção.

Tabela IV.3.6 – Resultados gerados pelo método END1D1G para o problema

homogêneo representado na Figura IV.3.1

c.c. tipo reflexiva c.c tipo “fluxo nulo”N0 de

nodos keff Iteração a Desvio (%) keff Iteração b Desvio (%)

6 1,04761905 1 0,00 1,03263999 10 0,00

8 1,04761905 2 0,00 1,03263999 12 0,00

10 1,04761905 2 0,00 1,03263999 14 0,00a Desvio relativo percentual em relação ao valor de referência do keff = 1,04761905.b Desvio relativo percentual em relação ao valor de referência do keff = 1,03263999.

Verificamos na Tabela IV.3.6 que o método END1D1G é livre de erro de

truncamento espacial, como verificamos no Capítulo III. Também verificamos o bom

comportamento do método END2D1G-CN, quando comparamos os resultados

apresentados nas Tabelas IV.3.3, IV.3.5 e IV.3.6, que apesar de apresentarem ligeiras

Page 60: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

52

flutuações, provavelmente devidas a erros de arredondamento da aritmética finita

computacional, os desvios percentuais relativos aos valores analíticos de keff foram

extremamente baixos.

Utilizando os mesmos critérios de convergência, como acima, para as condições

de contorno do tipo “fluxo nulo”, nas quais o valor analítico de keff é de 1,0180832 que

pode ser obtido pela expressão

a

f

eff

baD

k

Σ+

+

Σ=

2

2

2

2 ππ

ν , onde a = b = 180 cm, (IV.3.3)

nós chegamos aos resultados que listamos nas Tabelas IV.3.7 e IV.3.8.

Tabela IV.3.7 – Resultados comparativos entre os esquemas iterativos FADIS com

varreduras TS e TC, e o esquema iterativo CDIG com varredura TC para condições de

contorno do tipo “fluxo nulo” (domínio finito).

FADIS c/varredura TS FADIS c/varredura TC CDIS c/varredura TCGrade

Espacial keff Iterações keff Iterações keff Iterações

6 x 6 1,0187219 38 1,0187219 79 1,0187219 47

8 x 8 1,0184466 16 1,0184459 25 1,0184466 23

10 x 10 1,0183170 18 1,0183169 31 1,0181415 28

Tabela IV.3.8 – Desvio relativo percentual em relação ao valor de referência

(keff=1,0180832).

FADIS c/varredura TS FADIS c/varredura TC CDIS c/varredura TCGrade

Espacial keff = k∞ Desvio

(%)

keff = k∞ Desvio

(%)

keff = k∞ Desvio

(%)

6 x 6 1,0187219 6,27E-2* 1,0187219 6,27E-2 1,0187219 6,27E-2

8 x 8 1,0184466 3,57E-2 1,0184459 3,56E-2 1,0184466 3,57E-2

10 x 10 1,0183170 2,30E-2 1,0183169 2,29E-2 1,0181415 2,29E-2

* Leia-se 6,27x10-2.

Page 61: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

53

A partir das Tabelas IV.3.2 a IV.3.8, verificamos alguns pontos interessantes que

valem serem ressaltados, tais como: - quando tratamos do teste do meio infinito, i.e.,

considerando condições do tipo reflexiva nos contornos, verificamos que o desempenho

do método foi muito bom, principalmente para o esquema iterativo FADIS com

varredura TS, o qual apresentou menor número de iterações e menor desvio relativo

percentual em relação ao valor analítico do keff, ainda que todos gerem soluções

numéricas absolutamente livres de erros de truncamento espacial. Similarmente, o

esquema iterativo FADIS com varredura TS apresentou melhor desempenho para o teste

em que consideramos meio infinito em uma dada direção espacial, simulando um

domínio unidimensional na outra direção, apesar de o esquema iterativo CDIS não

apresentar flutuações nos resultados quando invertemos as direções. Enfatizamos neste

ponto que o método END2D1G-CN também gera soluções numéricas completamente

livres de erros de truncamento espacial para estes casos unidimensionais modelados em

domínios retangulares. Quando tratamos do teste do meio finito, considerando “fluxo

nulo” em todos os contornos do problema, sabendo que a teoria da difusão tem sua

validade restrita nos contornos do meio como mencionado no Capítulo II, o

desempenho do método também foi bom com o desvio relativo percentual em relação

ao valor analítico do keff ficando da ordem de 10-2 % apesar de nos testes anteriores os

desvios ficarem nos limites de 10-7 a 10-5 %. O aumento no devido relativo dos

resultados gerados para este problema-modelo bidimensional é devido à aproximação

que se considera nos termos de fuga transversal nas equações nodais da difusão

integradas transversalmente, que introduz erros de truncamento espacial no método.

Novamente no que diz respeito ao par desvio/iteração o esquema iterativo FADIS com

varredura TS teve o melhor desempenho. Ademais, o valor gerado para o keff pelo

método END2D1G-CN com grade espacial de 60 x 60 nodos (3 x 3 cm) foi de

1,0180858 que apresenta um desvio relativo percentual do valor analítico do keff =

1,0180832 de aproximadamente 2,6x10-4 %. Isto ilustra a convergência dos resultados

gerados pelo método END2D1G-CN à medida que a grade espacial torna-se mais fina.

Ressaltamos neste ponto que de acordo com os resultados que listamos na

Tabela IV.3.9 para os valores de keff gerados pelo convencional método de expansão

nodal NEM-2D1G [10], observamos que este método gera resultados mais precisos em

cálculos de malha grossa, além de induzir menores desvios relativos à medida que a

grade espacial engrossa. Isto muito provavelmente ocorre para este problema-modelo

em razão de a aproximação considerada nos termos de fuga transversal no método

Page 62: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

54

NEM-2D1G ser superior ( 2a ordem) à aproximação considerada no método END2D1G-

CN (constante). Em contraste a isso, enfatizamos que a classe de métodos de expansão

nodal não está incluída na classe dos métodos nodais analíticos por conta que, se

desconsiderarmos os termos de fuga transversal, i.e., problema unidimensional, ainda

assim os métodos de expansão nodal não geram soluções numéricas livres de erros de

truncamento espacial, o que não ocorre com os métodos nodais analíticos, e.g., o

método QUANDRY [19] e o método END.

Tabela IV.3.9 – Resultados para o keff gerados pelo método END2D1G-CN com

esquema iterativo FADIS com varreduras TS e pelo método NEM para condições de

contorno do tipo “fluxo nulo” (domínio finito).

FADIS c/varredura TS NEMGrade

Espacial keff Iterações a Desvio (%) keff Iterações a Desvio(%)

12 x 12 1,018246 22 1,60E-2 1,018085 110 1,77E-4

20 x 20 1,018142 49 5,77E-3 1,018083 160 1,96E-5

60 x 60 1,018086 334 2,75E-4 1,018083 383 1,96E-5a Desvio relativo percentual em relação ao valor de referência do keff = 1,0180832.

Diante dos resultados apresentados, decidimos então optar por um único

esquema iterativo para darmos continuidade às aplicações do método END2D1G-CN

aos problemas que apresentamos a seguir e, para os quais consideramos outras

condições de contorno e domínios espaciais mais amplos com regiões multiplicativas

heterogêneas. Antes, porém, vamos verificar um outro ponto relativo à eficiência dos

códigos END2D1G-CN com o esquema FADIS com varredura TS e o esquema CDIS,

uma vez que os números de iterações para a convergência apresentaram a mesma ordem

no terceiro teste. Este ponto é o tempo de execução computacional (tempo de CPU) para

a estimativa do valor do keff quando variamos o número de iterações internas que

estimam valores para os fluxos escalares médios nas faces x e y dos nodos. Na Tabela

IV.3.10 apresentamos os resultados dessa comparação.

Page 63: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

55

Tabela IV.3.10 – Resultado comparativo dos números de iterações externas e tempo de

CPU entre o esquema FADIS com varredura TS e o esquema CDIS com varredura TC

numa grade fixa.

Problema – teste Homogêneo ; Grade 6 x 6 ; condições de contorno: “fluxo nulo”

CDIS FADIS

keffa I E b I I c Tempo CPU

d (cs)

keff I E I I Tempo CPU

(cs)

1,0187217 321 1 88 1,0187216 287 1 59

1,0187219 73 5 38 1,0187214 56 5 32

1,0187219 47 10 39 1,0187219 38 10 32

1,0187219 43 15 50 1,0187218 34 15 33

1,0187219 42 20 66 1,0187217 32 20 38

1,0187219 40 100 280 1,0187217 29 100 76a Iterações Externas.b Iterações Internas.c Tempo de processamento em CPU de um Microcomputador Pentium III – 750MHz – 128Mb.d Leia-se centésimos de segundo.

Baseados nestes resultados adicionais, onde o esquema iterativo FADIS com

varredura TS apresentou menor tempo de CPU para atingir os critérios de convergência

estabelecidos, optamos por eleger o esquema iterativo FADIS com varredura TS como

o mais eficiente para fazermos a modelagem computacional dos problemas que

apresentamos a seguir.

Page 64: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

56

Caso 2: Aqui apresentamos o problema–benchmark heterogêneo da Agência

Internacional de Energia Atômica - IAEA que é um reator modelo de duas dimensões a

um grupo de energia imerso numa piscina com água leve, como descrito na Figura

IV.3.2, e cujos parâmetros das diferentes zonas materiais das regiões são apresentados

na Tabela IV.3.11

18

43

68

86

18 48 78 96

1 2

4 3

5

0 X (cm)

Y (cm)

Figura IV.3.2 – Domínio bidimensional 4 x 4 heterogêneo multiplicativo e absorvedor

com refletor.

Tabela IV.3.11 – Parâmetros materiais referentes a Figura IV.3.2.

Zona Material Descrição D (cm) Σa (cm-1) νΣf (cm-1)

1 Combustível 0,65360 0,07 0,079

2 Absorvedor 0,70420 0,28 0,0

3 Combustível 0,55556 0,04 0,043

4 Absorvedor 0,55556 0,15 0,0

5 Água Leve 0,43478 0,01 0,0

Este núcleo contém 4 regiões retangulares, onde a primeira e a terceira contêm

material fissionável, e a segunda e a quarta contêm fortes absorvedores mas nenhum

material fissionável. Este problema é muito diferente de qualquer reator comercial e foi

desenhado para modelagem com um método de transporte. Porém, conforme referência

[19], foi feita uma modelagem computacional deste problema usando um método nodal

Page 65: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

57

analítico de difusão: o método QUANDRY com aproximação polinomial quadrática nas

fugas transversais. Segundo a referência [19], a solução numérica gerada pelo método

QUANDRY revela que os fluxos escalares médios gerados no interior das regiões têm

as razões aproximadamente de 1:10:500:4 e essas grandes diferenças tornam este

problema de difícil simulação, dado ao forte gradiente da solução que ocorre.

Os resultados gerados pelo método QUANDRY indicam que as soluções de

malha grossa, 12 x 12 por região (a mais grossa da referência [19]) são muito precisas

exceto para os fluxos na região 1. De fato, a solução de malha muito grossa apresenta

fluxos negativos em alguns nodos da região 1. Isto implica que a aproximação da fuga

transversal pode não estar adequada em alguns nodos, induzindo a fluxos negativos.

Testamos o nosso método END2D1G-CN com o esquema iterativo FADIS com

varredura TS neste problema de difícil solução numérica e comparamos com os

resultados gerados pelo método QUANDRY.

Na Tabela IV.3.12 apresentamos os resultados da aplicação do nosso método a

este benchmark, para o qual utilizamos nos contornos do refletor a condição tipo “fluxo

nulo”. Utilizamos como critério de convergência um desvio relativo percentual inferior

a 10-5 para o keff e a norma máxima do desvio relativo percentual inferior a 10-4 para os

fluxos escalares médios nas faces dos nodos. Também apresentamos os resultados da

aplicação do método QUANDRY, que gerou o valor de referência para o autovalor

keff = 0,99222 para uma grade espacial fina de 30 x 26 nodos por região.

Tabela IV.3.12 – Resultados comparativos de keff entre o método END e QUANDRY.

Grade

Espacial

Método keff Iterações a Desvio (%) b Tempo CPU

(segundo)

3 x 3 END 0,99577 18 0,358 2

8 x 8 END 0,99273 84 0,051 12

12 x 12 END

QUANDRY

0,99244

0,99276

174 0.022

0,054

45

16 x 16 END

QUANDRY

0,99234

0,99236

294 0,012

0,014

129

20 x 20 END

QUANDRY

0,99229

0,99222

441 0,007

___

304

a Desvio relativo percentual em relação ao valor de referência keff = 0,99222.b Tempo de processamento na CPU de um Microcomputador Pentium III – 550MHz – 64Mb.

Page 66: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

58

Tabela IV.3.13 – Resultados comparativos de fluxos escalares médios no interior das

regiões gerados pelos métodos END2D1G-CN e QUANDRY.

Fluxo médio no interior da região

Grade

Espacial Método

1 2 3 4

a Razão entre

os Fluxos

3 x 3 END 0,0071860 0,025930 1,31100 0,010850 1:4:182:2

8 x 8 END 0,0037940 0,028260 1,39600 0,012020 1:7:368:3

12 x 12 END

QUANDRY

0,0034050

-0,0000025

0,028880

0,000342

1,42300

0,01688

0,012300

0,000144

1:8:418:4

___

16 x 16 END

QUANDRY

0,003258

0,000015

0,029070

0,000343

1,43100

0,01687

0,012380

0,000146

1:9:439:4

1:23:1125:10

20 x 20 END

QUANDRY

0,003185

0,000031

0,029120

0,000343

1,43200

0,01686

0,012400

0,000146

1:9:450:4

1:11:544:5a Razão entre os fluxos escalares médios no interior das regiões, conforme a referência [11] é de

aproximadamente 1:10:500:4.

Verificamos nas Tabelas IV.3.11 e IV.3.12 que o nosso método END nos

permitiu obter resultados satisfatórios para este problema de difícil solução numérica,

utilizando uma grade espacial grossa de 3 x 3 nodos por região, com todos os fluxos

escalares médios positivos, correspondendo a uma ordem de 1/16 do número de nodos

da malha de 12 x 12, a mais grossa utilizada pelo método QUANDRY com fluxo médio

no interior da região 1 negativo. Ademais, observamos que a razão entre estes fluxos

médios foi convergindo para a razão de referência à medida que a malha foi se tornando

mais fina, mantendo um padrão regular desde a malha mais grossa considerada até a

malha mais fina. Claramente, como trata-se de um problema de autovalor, as soluções

numéricas geradas pelos códigos QUANDRY e END2D1G-CN podem ser distintas a

menos de fatores de normalização. Neste sentido, as razões entre os fluxos escalares

médios não normalizados gerados pelo código END2D1G-CN para cada grade espacial

e os fluxos escalares médios não normalizados da referência, devem permanecer

aproximadamente constantes. Portanto, elegendo a grade espacial 8 x 8 nodos por região

em relação à grade espacial 20 x 20 nodos por região, e observamos que essas razões

permaneceram na ordem de 82 unidades, exceto na região 1, onde esta razão foi igual a

122 unidades. Esta diferença se reduz à medida que a grade espacial se torna mais fina,

e ela terá ocorrido com maior evidência na região 1 possivelmente em razão do elevado

Page 67: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

59

valor da sua seção de choque macroscópica de absorção, em relação às demais regiões

vizinhas.

Listamos também na Tabela IV.3.11 o tempo de execução computacional

(tempo de CPU) estimado por uma subrotina oferecida pela Microsoft Fortran.

Observamos que tão simplesmente à medida que a grade espacial engrossa o tempo de

CPU reduz-se significativamente. No caso do código QUANDRY, os tempos de CPU

não foram apresentados porque eles não estão fornecidos na referência [19].

Page 68: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

60

Caso 3: apresentamos o problema do reator PWR ZION1 com baffle

explicitamente modelado conforme mostra a Figura IV.3.3

18,7505

2,857521,60810,804

X (cm)

Y (cm)

5

3

2

4

1

Figura IV.3.3 – Domínio bidimensional heterogêneo de um quarto de núcleo do reator

PWR ZION1 com camada de baffle-refletor.

Este problema originalmente foi modelado como um reator bidimensional a dois grupos

de energia com baffle explícito, cujo núcleo contém uma zona externa de alto

enriquecimento e uma zona interna carregada com dois tipos de elementos de baixo

enriquecimento, o núcleo é rodeado com baffle e água leve como refletor e moderador,

respectivamente. Fizemos a adaptação deste problema para o caso de um grupo de

energia, e para tanto, modificamos as seções de choque macroscópicas de fissão do

problema original, dividindo-as pelo valor de keff = 0,645152 gerado pelo método NEM-

2D1G em grade espacial constituída de 64 x 64 nodos por região. Portanto, o reator

representado na Figura IV.3.3 constitui um sistema crítico. Os parâmetros modificados

das zonas materiais são apresentados na Tabela IV.3.14.

Page 69: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

61

Tabela IV.3.14 - Parâmetros materiais referentes à Figura IV.3.3.

Zona Material Descrição D (cm) Σa (cm-1) νΣf (cm-1)

1 Combustível 1,42650 9,02000E-3 1,01300E-2

2 Combustível 1,41760 8,55000E-3 8,32000E-3

3 Combustível 1,41920 8,82000E-3 9,33000E-3

4 Baffle Refletor 1,02130 3,22000E-3 0,0

5 Moderador 1,45540 4,70000E-4 0,0

Simulamos este problema usando o método END2D1G-CN que gerou valores para o

keff, conforme exibimos na Tabela IV.3.15 . Como valor de referência, nós utilizamos o

keff = 1,000000 uma vez que passamos a ter um reator crítico. Utilizamos como critério

de convergência um desvio relativo percentual inferior a 10-6 para o keff e a norma

máxima do desvio relativo percentual inferior a 10-5 para os fluxos escalares médios nas

faces dos nodos.

Tabela IV.3.15 – Resultados comparativos para os valores de keff gerados pelos métodos

END2D1G-CN e NEM-2D1G .

Grade

Espacial

Método keff Iterações a Desvio

(%)

b Tempo CPU

(segundo)

1 x 1 END

NEM

1,000795

1,000031

248

366

0,0795

0,0031

1

2

2 x 2 END

NEM

1,000637

1,000031

864

366

0,0637

0,0031

5

2

4 x 4 END

NEM

1,000497

1,000020

2191

664

0,0497

0,0020

43

14

8 x 8 END

NEM

1,000169

1,000016

6134

1210

0,0169

0,0016

460

106

16 x 16 END

NEM

0,999597

1,000003

15645

1456

0,0403

0,0003

72020

220

64 x 64 NEM 1,000000* 1842 ___ ___

* Valor de referência (reator crítico).a Desvio relativo percentual em relação ao valor de referência.b Tempo de processamento na CPU de um Microcomputador Pentium III – 750 MHz – 128 Mb.

Page 70: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

62

Ressaltamos também que obtivemos os fluxos escalares médios no interior dos

nodos usando as equações auxiliares (IV.1.33) e (IV.1.34) a partir dos valores

convergidos para os fluxos escalares médios nas faces x e y dos nodos. Desta forma,

determinamos os fluxos escalares médios no interior de cada região do núcleo

representado na Figura IV.3.3. Também, determinamos a distribuição da densidade de

potência em cada região por unidade de comprimento de altura do núcleo, conforme a

teoria exposta no Apêndice A.

Observamos na Tabela IV.3.15 que os tempos de CPU para a convergência do

método END em cálculos de malha grossa são bastantes inferiores aos tempos de CPU

para a convergência do método NEM, com desvios relativos percentuais inferiores

apesar da aproximação superior usada no método NEM. Isto ocorreu em contraste aos

cálculos de malha fina, onde o código NEM convergiu muito mais rapidamente. Razões

para isto serão discutidas no Capítulo VII de conclusões.

Na Tabela IV.3.16 apresentamos uma saída completa do método END2D1G-CN

com grade espacial constituída de 16 x 16 nodos por região, onde aparecem listados: (i)

a distribuição da densidade de potência por unidade de comprimento de altura do reator

gerada por cada região multiplicativa; (ii) a distribuição do fluxo escalar médio no

interior de cada região normalizado pela potência nominal do reator, conforme

descrevemos no Apêndice A. Apenas apresentamos as regiões multiplicativas, onde a

densidade de potência é não nula.

Page 71: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

63

Tabela IV.3.16 – Saída completa do resultado gerado pelo método END2D1G-CN

numa grade espacial de 16 x 16 nodos por região.

8,037E-01 1,814E+00 1,591E+00 1,774E+00 1,536E+00 1,693E+00 1,431E+00 1,511E+00

4,138E+09 4,164E+09 4,095E+09 4,072E+09 3,954E+09 3,887E+09 3,684E+09 3,195E+09

1,814E+00 3,199E+00 3,591E+00 3,128E+00 3,463E+00 2,979E+00 3,521E+00 2,987E+00

4,165E+09 4,118E+09 4,121E+09 4,026E+09 3,974E+09 3,834E+09 3,722E+09 3,158E+09

1,591E+00 3,591E+00 3,150E+00 3,516E+00 3,034E+00 3,298E+00 2,714E+00 2,788E+00

4,095E+09 4,121E+09 4,055E+09 4,036E+09 3,905E+09 3,785E+09 3,493E+09 2,948E+09

1,774E+00 3,128E+00 3,516E+00 3,081E+00 3,418E+00 2,859E+00 3,166E+00 2,399E+00

4,072E+09 4,027E+09 4,036E+09 3,966E+09 3,923E+09 3,680E+09 3,347E+09 2,536E+09

1,536E+00 3,463E+00 3,034E+00 3,418E+00 3,377E+00 3,148E+00 2,883E+00

3,954E+09 3,974E+09 3,905E+09 3,923E+09 3,876E+09 3,613E+09 3,048E+09

1,693E+00 2,979E+00 3,298E+00 2,859E+00 3,148E+00 3,107E+00 2,398E+00

3,887E+09 3,834E+09 3,785E+09 3,680E+09 3,613E+09 3,285E+09 2,535E+09

1,431E+00 3,521E+00 2,714E+00 3,166E+00 2,883E+00 2,398E+00

3,684E+09 3,723E+09 3,493E+09 3,347E+09 3,048E+09 2,535E+09

1,511E+00 2,987E+00 2,789E+00 2,399E+00

3,195E+09 3,158E+09 2,948E+09 2,536E+09

a Distribuição de potência.b Fluxo escalar médio normalizado.

Verificamos na Tabela IV.3.16 que o somatório dos valores listados na parte

superior é igual a 150, pois supomos uma potência nominal de 600 MW/cm gerada no

núcleo inteiro.

Page 72: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

64

Caso 4: Nesta seção apresentamos o problema–modelo representado na Figura

IV.3.4, que descreve um quarto de núcleo de um reator retangular não refletido, com

simetria de 1/4, composto de nove regiões com três diferentes zonas materiais

multiplicativas [19], cujos parâmetros materiais são apresentados na Tabela IV.3.17.

0

80

56

24

805624

3

1

3

X (cm)

Y (cm)

2

Figura IV.3.4 – Domínio bidimensional heterogêneo de um quarto de núcleo do reator

não refletido apresentado na referência.

Tabela IV.3.17 - Parâmetros materiais referente a Figura IV.3.4.

Zona Material Descrição D (cm) Σa (cm-1) νΣf (cm-1)

1 Combustível 1,400 0,01 0,007

2 Combustível 1,400 0,1 0,007

3 Combustível 1,300 0,008 0,003

Este problema considerado na referência [19] foi modelado originalmente

usando um modelo cinético de difusão bidimensional a dois grupos de energia e um

grupo de nêutrons retardados. Foi utilizado como problema-teste para gerar resultados

de transientes pelo método nodal analítico QUANDRY. Fizemos uma adaptação para o

caso de um grupo de energia, onde tornamos o reator crítico apenas com nêutrons

prontos a partir da aplicação do método END2D1G-CN em uma malha de 64 x 64

Page 73: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

65

nodos por região. Para tanto, utilizamos os valores dos parâmetros materiais listados na

Tabela IV.3.17, que geraram um valor para keff = 0,332968, pelo qual dividimos as

seções de choque macroscópicas de fissão listadas na Tabela IV.3.17. Aplicamos o

método END2D1G-CN a este problema crítico para gerar resultados de keff e

distribuição de potência. Analisamos o desempenho do método à medida que

engrossamos a grade espacial. Utilizamos condições de contorno do tipo reflexiva nos

eixos de simetria do domínio e do tipo “fluxo nulo” nos contornos externos. Como valor

de referência utilizamos, o keff = 1,000000 uma vez que tornamos o reator crítico.

Similarmente, adaptamos o reator original [19] para um reator crítico a um grupo

de energia a partir da modificação das seções de choque macroscópicas de fissão,

dividindo-as pelo valor do keff = 0,332231 gerado pelo método NEM-2D1G em uma

grade espacial de 64 x 64 nodos por região. Em um segundo momento, aplicamos o

método NEM-2D1G a este problema crítico para também gerar resultados de keff e

distribuição de potência, e analisarmos o desempenho do método à medida que

engrossamos a grade espacial. Ressaltamos que temos aqui dois problemas críticos

diferentes: um gerado pela aplicação do método END e o outro gerado pela aplicação do

método NEM, ambos a partir do mesmo problema original. Então, fazemos uma

comparação desvinculada entre os desempenhos dos métodos aplicados aos seus

respectivos problemas críticos.

Na Tabela IV.3.18, apresentamos os resultados para o autovalor dominante keff

gerado pelo método END2D1G-CN em comparação aos resultados gerados pelo método

NEM-2D1G.

Page 74: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

66

Tabela IV.3.18 – Resultados comparativos de keff entre o método END2D1G-CN e

NEM-2D1G.

Grade

Espacial

Método keff Iterações a Desvio

(%)

b Tempo CPU

(segundo)

2 x 2 END

NEM

1,021775

1,010015

65

63

2,177

1,001

1

0,06

4 x 4 END

NEM

1,005757

1,000809

210

101

0,575

0,081

4

0,2

8 x 8 END

NEM

1,001354

1,000039

664

173

0,135

0,004

18

0,9

16 x 16 END

NEM

0,999904

0,9999961

2014

312

0,0096

0,0004

123

6

32 x 32 END

NEM

0,9985118

0,9999970

5943

576

0,1488

0,0003

1176

42a Desvio relativo percentual em relação ao valor de referência (reator crítico, keff = 1,000000).b Tempo de processamento na CPU de um Microcomputador Pentium III – 900MHz – 128Mb.

Utilizamos como critério de convergência um desvio relativo percentual entre duas

estimativas consecutivas inferior a 10-6 para o keff e para os fluxos médios nas faces dos

nodos, utilizamos um critério de convergência dado pela norma máxima discreta do

vetor desvio relativo percentual entre duas estimativas consecutivas inferior a 10-5. Para

este experimento, ambos os métodos não atingiram convergência na grade espacial mais

grossa de 1 x 1 nodo por região.

Page 75: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

67

Caso 5: Apresentamos agora mais um experimento numérico que corresponde a

uma versão diferente do caso anterior. Nesta versão, é introduzida como região externa

de refletor, uma camada fina de material não multiplicativo e de baixa seção de choque

macroscópica de absorção que simulará uma região de baffle radial. A Figura IV.3.5

descreve a nova configuração do problema após a adição do baffle e a Tabela IV.3.19

apresenta os valores dos parâmetros materiais que são os mesmos do caso anterior

acrescidos da nova zona material.

0

8380

56

24

80 835624

3

1

3

X (cm)

Y (cm)

2

4

Figura IV.3.5 – Domínio bidimensional heterogêneo de um quarto de núcleo do reator

não refletido como apresentado na referência [19] com camada de baffle explícito.

Tabela IV.3.19 - Parâmetros materiais referente a Figura IV.3.5.

Zona Material Descrição D (cm) Σa (cm-1) a νΣf (cm-1)

1 Combustível 1,4000 0,01 0,007

2 Combustível 1,4000 0,1 0,007

3 Combustível 1,3000 0,008 0,003

4 Baffle 1,0213 0,00322 0,0a seção de choque macroscópica de fissão original (Tabela IV.3.).

Page 76: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

68

Neste problema, com baffle explícito, utilizamos os mesmos critérios de

convergência e as mesmas condições de contorno que no caso 4. Exibimos na Tabela

IV.3.20 os resultados gerados pelos métodos END2D1G-CN e NEM-2D1G para o keff.

Tabela IV.3.20 – Resultados comparativos para os valores de keff gerados pelos métodos

END2D1G-CN e NEM-2D1G .

Grade

Espacial

Método

END

keff

Iterações a Desvio

(%)

Método

NEM

keff

Iterações a Desvio

(%)

2 x 2 1,036128 74 1,998 1.025552 62 0,958

4 x 4 1,021205 235 0,529 1.016613 99 0,077

8 x 8 1,017139 771 0,129 1.015870 171 0,004

16 x 16 1,015916 2487 0,008 1.015830 308 0,0002

32 x 32 1,014902 7545 0,091 1.015831 568 0,0003a Desvio relativo percentual em relação ao valor de referência de keff = 1,015828 na grade de 64 x 64 dométodo NEM-2D1G.

Vemos na Tabela IV.3.20 que o sistema tornou-se supercrítico pela inclusão da região

extra de baffle radial, quando comparamos com os resultados listados na Tabela IV.3.18

referente ao problema crítico. Isto é devido ao fato de as dimensões do domínio ter

aumentado com conseqüente redução da fuga de partículas do domínio para o meio

externo. Ambos os métodos não atingiram convergência, para este problema, na grade

espacial mais grossa de 1 x 1 nodo por região.

Page 77: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

69

CAPÍTULO V

CONDIÇÕES DE CONTORNO TIPO ALBEDO E BUCKLING AXIAL

GEOMÉTRICO APLICADO AO MÉTODO NUMÉRICO ESPECTRO-NODAL

CONSTANTE PARA PROBLEMAS DE DIFUSÃO A UMA VELOCIDADE E

DUAS DIMENSÕES

V-1 Condição de Contorno Tipo Albedo

Neste capítulo descrevemos a aplicação de uma condição de contorno tipo

albedo de forma não convencional aos problemas-modelo heterogêneos apresentados no

Capítulo IV, casos 2, 3 e 5.

O termo albedo, que tem origem no latim, significa alvura ou brancura, e foi

primeiro usado pelo astrônomo francês J. H. Lambert (1760) para definir a fração da luz

incidente que é refletida difusamente por uma superfície [16]. Neste capítulo,

estendemos o conceito original de albedo para a reflexão difusa de nêutrons, seguindo a

teoria da difusão e com a motivação matemática das equações discretizadas da difusão

de nêutrons, onde é simplificador relacionar fluxo escalar com corrente total no

contorno. Nesta tese definimos este parâmetro de relação como albedo.

A condição de contorno tipo albedo, neste sentido, é usada para aproximar os

efeitos de materiais externos, no interior dos quais um cálculo neutrônico detalhado é

dispensável; como por exemplo, o caso de sistemas baffle-refletor em reatores térmicos

do tipo a água leve pressurizada (PWR).

Como mencionamos no Capítulo II, a condição de contorno tipo albedo é

representada pelo parâmetro albedo ou coeficiente de reflexão. Aqui, nós determinamos

este parâmetro para o caso de a região externa ao núcleo ser composta por uma única

região refletora, e para o caso de ser composta por duas regiões refletoras, baffle e

moderador no caso de reatores PWR. Portanto,

mamm D ,Σ=α (V.1.1)

é o parâmetro de albedo para uma única região refletora m e,

Page 78: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

70

ΣΣ+

ΣΣ

ΣΣ+

ΣΣ

Σ=

DpD

DpD

DpD

DpD

Dmaba

maba

maba

maba

bamb,,

,,

senhcosh

coshsenh

,,

,,

,,α (V.1.2)

é o parâmetro de albedo para duas regiões refletoras. Este último tende para o primeiro

quando a largura p do baffle tende para zero, ou quando igualamos a região de baffle,

simbolizada por b, à região de moderador, simbolizada por m. A obtenção das

expressões (V.1.1) e (V.1.2) são apresentadas no Apêndice B.

É esperado que, com a aplicação deste tipo não convencional de condição de

contorno, o fator de multiplicação efetivo, keff, aumente muito pouco seu valor, uma vez

que, consideramos a região de refletor, e. g., a água, como um domínio unidimensional

infinito, desprezando a fuga transversal. Portanto, vamos verificar o comportamento

deste efeito nos problemas simulados no Capítulo IV, conservando os mesmos critérios

de convergência e parâmetros das zonas materiais.

Caso 1: apresentamos o problema do reator benchmark da IAEA simulado pelo

método nodal analítico QUANDRY, cujas dimensões e parâmetros das zonas materiais

estão apresentados na Figura IV.3.2 e Tabela IV.3.7 (caso 2 do Capítulo IV). Aqui,

aplicamos o método END2D1G-CN com condições de contorno tipo albedo.

Consideramos, então, o seguinte domínio representado na Figura V.1.1.

18

43

68

86

18 48 78 96

1 2

4 3

0 X (cm)

Y (cm)

Figura V.1.1 - Reator benchmark da IAEA sem a região refletora externa.

Page 79: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

71

Apresentamos na Tabela V.1.1 os resultados gerados pelo método END2D1G-CN com

condições de contorno tipo albedo aplicadas em todos os lados do domínio do reator

com a região refletora externa implícita, em comparação aos resultados gerados para o

problema original apresentado no caso 2 do Capítulo IV com refletor explícito.

Ressaltamos que o método QUANDRY não fez estudo dessa natureza e, portanto não

temos valores de referência. Como neste caso temos apenas uma região compondo a

parte refletora, usamos o parâmetro albedo dado pela expressão (V.1.1).

Tabela V.1.1 – Resultados gerados pelo método END2D1G-CN com aplicação de

condições de contorno tipo albedo em comparação aos resultados apresentados na

Tabela IV.3.8.

Grade

Espacial

Núcleo keff Iterações a Desvio

(%)

b Tempo CPU

(segundos)

3 x 3 Refletor explícito

Refletor implícito

0,99577

1,00032

18

16

___

0,457

2,0

1,0

8 x 8 Refletor explícito

Refletor implícito

0,99273

0,99763

84

69

___

0,493

26,0

4,1

12 x 12 Refletor explícito

Refletor implícito

0,99244

0,99737

174

142

___

0,497

74,3

13,5

16 x 16 Refletor explícito

Refletor implícito

0,99234

0,99728

294

237

___

0,498

232,1

35,4

20 x 20 Refletor explícito

Refletor implícito

0,99229

0,99724

441

353

___

0,499

406,5

72,3

a Desvio relativo percentual em relação ao valor de keff com refletor explícito. b Tempo de processamento na CPU de um Microcomputador Pentium III – 900 MHz – 128 Mb.

Na Tabela V.1.1 verificamos que a aplicação das condições de contorno tipo albedo

gerou resultados em consonância com o esperado: (i) houve ligeiro aumento do valor do

keff numa proporção quase constante à medida que afinamos a grade espacial; (ii)

ocorreu redução do número de iterações, pois a dimensão do domínio não multiplicativo

de penetração profunda diminuiu; e (iii) houve redução do tempo de CPU pela

justaposição da redução do número de pontos e da redução do número de iterações

externas.

Page 80: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

72

Caso 2: Aqui apresentamos o problema do reator PWR ZION-1 (caso 3, Figura

IV.3.3 do Capítulo IV), onde realizamos dois experimentos numéricos: (i) apenas a

região de baffle explícita, com representação aproximada da região refletora (água leve)

pelas condições de contorno tipo albedo de uma região; e (ii) o sistema baffle-refletor

implícito, com representação aproximada do sistema pelas condições de contorno tipo

albedo de duas regiões. Os parâmetros das zonas materiais são os mesmos que os

listados na Tabela IV.3.14. Os domínios dos dois experimentos são os representados nas

Figuras V.1.4a e V.1.4b, respectivamente.

4

10,804

21,608

18,7505

18,7505

2,857521,60810,804

X (cm)

Y (cm)

3

2 1

Figura V.1.2a - Reator ZION-1 com baffle explícito e região refletora mais externa

implícita.

Page 81: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

73

10,804

21,608

18,7505

18,7505

2,857521,60810,804

X (cm)

Y (cm)

3

2 1

Figura V.1.2b - Reator ZION-1 com o sistema baffle-refletor implícito.

Na Tabela V.1.2 apresentamos os resultados gerados pelo método END2D1G-CN para

os experimentos 2.(i) e 2.(ii), para o reator ZION-1, com aplicação das condições de

contorno tipo albedo em comparação com os resultados gerados no caso do domínio

completo apresentados na Tabela IV.3.15, caso 3 do Capítulo IV.

Page 82: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

74

Tabela V.1.2 – Resultados gerados pelo método END2D1G-CN com aplicação da

condição de contorno tipo albedo em comparação aos resultados apresentados na Tabela

IV.3.15.

Grade

Espacial

Núcleo keff Iterações Desvio

(%)

c Tempo CPU

(segundo)

1 x 1

baffle-refletor explícitosd baffle exp./refletor imp.

baffle-refletor implícitos

1,000795

1,010104

1,012344

248

215

195

____

a 0,930b 1,154

1,4

1,2

1,1

2 x 2

baffle-refletor explícitos

baffle exp./refletor imp.

baffle-refletor implícitos

1,000637

1,009934

1,012160

864

585

516

___

0,929

1,152

5,5

4,1

3,5

4 x 4

baffle-refletor explícitos

baffle exp./refletor imp.

baffle-refletor implícitos

1,000497

1,009777

1,012003

2191

1576

1331

___

0,928

1,150

43,2

25,5

18,5

8 x 8

baffle-refletor explícitos

baffle exp./refletor imp.

baffle-refletor implícitos

1,000169

1,009391

1,011617

6134

3666

2769

___

0,922

1,145

460,0

204,3

130,1

16 x 16

baffle-refletor explícitos

baffle exp./refletor imp.

baffle-refletor implícitos

0,999597

1,009283

1,010604

15645

11404

4739

___

0,969

1,101

72020,3

2620,2

867,7a

Desvio relativo percentual de keff com baffle explícito e refletor implícito relativo ao keff com baffle-

refletor explícitos. b Desvio relativo percentual de keff com baffle-refletor implícitos relativo ao keff com

baffle-refletor explícitos. c Tempo de processamento na CPU de um Microcomputador Pentium III –

750MHz – 128 Mb. d Leia-se baffle explícito e refletor implícito.

Nestes experimentos numéricos verificamos que, de acordo com a Tabela V.1.2,

o comportamento da aplicação das condições de contorno tipo albedo, tanto para uma

região quanto para duas regiões não multiplicativas, seguiu o esperado. Ressaltamos a

distorção nos desvios relativos percentuais para o caso da malha fina, 16 x 16, em

relação aos demais desvios que se mantiveram quase constantes. Isto deve-se ao fato da

difícil convergência no caso do sistema baffle-refletor explícito, onde a região de baffle

também foi dividida em 16 x 16 nodos que levou ao elevado número de iterações

necessárias para atingir a convergência. Apesar deste fato, os valores do keff

aumentaram ligeiramente e os tempos de processamento diminuíram, como esperado.

Page 83: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

75

Caso 3: apresentamos o problema do reator descrito no caso 5, Figura IV.3.5 do

Capítulo IV. Novamente mantivemos os mesmos parâmetros das zonas materiais do

núcleo, como apresentados na Tabela IV.3.19, e retiramos a região não multiplicativa de

baffle radial, a qual representamos aproximadamente pela aplicação das condições de

contorno tipo albedo, que neste caso, serão no lado direito e no topo do domínio,

enquanto que no lado esquerdo e na base são mantidas as condições de contorno tipo

reflexiva (albedo = zero). O novo domínio de cálculo passa a ser o representado na

Figura V.1.4.

0

8380

56

24

80 835624

3

1

3

X (cm)

Y (cm)

2

Figura V.1.3 - Reator descrito no caso 5 do Capítulo IV com a região não multiplicativa

externa implícita.

Na Tabela V.1.3 apresentamos os resultados gerados pelo método END2D1G-CN com

a aplicação das condições de contorno tipo albedo em comparação com os resultados

gerados para o caso5 do Capítulo IV, onde o domínio apresentava a região refletora

externa explícita.

Page 84: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

76

Tabela V.1.3 – Resultados gerados pelo método END2D1G-CN com aplicação de

condições de contorno tipo albedo em comparação aos resultados apresentados na

Tabela IV.3.20.

Grade

Espacial

Núcleo keff Iterações a Desvio

(%)

b Tempo CPU

(segundo)

2 x 2 Refletor explícito

Refletor implícito

1,036128

1,079303

74

77

___

4,167

1,8

1,4

4 x 4 Refletor explícito

Refletor implícito

1,021205

1,067117

235

254

___

4,496

6,3

4,1

8 x 8 Refletor explícito

Refletor implícito

1,017139

1,063781

771

834

___

4,586

32,1

19,9

16 x 16 Refletor explícito

Refletor implícito

1,015916

1,062670

2487

2666

___

4,602

270,9

152,0

32 x 32 Refletor explícito

Refletor implícito

1,014902

1,061334

7545

7967

___

4,575

3343,5

1940,8a Desvio percentual relativo ao valor de keff com refletor explícito. b Tempo de processamento na CPU de um Microcomputador Pentium III – 900 MHz – 128 Mb.

Na Tabela V.1.3 verificamos que a aplicação das condições de contorno tipo

albedo manteve comportamento semelhante aos casos anteriores, onde percebemos: (i)

um ligeiro aumento do valor de keff numa proporção quase constante à medida que

afinamos a malha; (ii) redução do número de iterações; e (iii) redução do tempo de

CPU.

Page 85: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

77

V.2 - Buckling Axial Geométrico para Simulação de Problemas em Três Dimensões

Consideramos um sistema Cartesiano tridimensional no qual o fluxo escalar de

nêutrons no domínio adquira a forma senoidal na direção axial homogênea z, onde H é

a altura axial do domínio e A é a amplitude do fluxo escalar de nêutrons.

A

0

H

X

Z

Y

Figura V.2.1 – Perfil Axial do Fluxo Neutrônico de Reatores Nucleares

Consideramos a equação da difusão a uma velocidade e três dimensões, com os

parâmetros materiais constantes no interior de um nodo arbitrário Ωij, analogamente ao

descrito no Capítulo IV, isto é

),,(1

),,(

),,(),,(),,(2

2

2

2

2

2

zyxk

zyx

zyxz

Dzyxy

Dzyxx

D

fij

effaij

ijijij

φνφ

φφφ

Σ=Σ+

+∂∂

−∂∂

−∂∂

. (V.2.1)

Aqui, assumimos uma separação de variáveis para o fluxo de nêutrons da forma

)().,(),,( zyxzyx ψϕφ = , (V.2.2)

e admitimos que a parte axial do fluxo escalar é da forma senoidal, pois em Ωij, a região

0 ≤ z ≤ H é homogênea. Portanto, escrevemos

Page 86: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

78

zH

Azπψ sen)( = . (V.2.3)

Agora substituímos a equação (V.2.3) na equação (V.2.1) e o resultado é

)(),(1

)(),(

)(),(),()(),()(2

2

2

2

2

2

zyxk

zyx

zdz

dyxDyx

yzDyx

xzD

fij

eff

aij

ijijij

ψϕνψϕ

ψϕϕψϕψ

Σ=Σ+

+−∂∂

−∂∂

, (V.2.4)

desenvolvendo a derivada segunda em z da equação (V.2.4) e utilizando a definição

(V.2.3), chegamos à seguinte relação

)(),()(),(),,(2

2

2

2

2

zyxH

Dzdz

dyxDzyx

zD ijijij ψϕπψϕφ

=−=

∂∂

− . (V.2.5)

Aplicando a relação (V.2.5) na equação (V.2.4) obtemos

),(1

),()(),(),( 2

2

2

2

2

yxk

yxDByxy

Dyxx

D fij

eff

ija

ijij ϕνϕϕϕ Σ=++Σ−∂∂

−∂∂

− , (V.2.6)

onde

22

=

HB

π (V.2.7)

é definido como o Buckling axial geométrico, que depende apenas da altura H do núcleo

do reator. Ele nos permite modelar problemas de difusão em três dimensões, usando

uma configuração a duas dimensões, desde que a direção axial seja homogênea.

Verificamos que a equação da difusão (V.2.6) obtida a três dimensões tem a

mesma forma da equação da difusão que obtemos quando substituímos as equações da

lei de Fick (IV.1.2) e (IV.1.3) na equação da continuidade (IV.1.1) a duas dimensões,

onde a diferença está no termo de absorção, que agora aparece somado à quantidade

(DB2). Este procedimento é tradicional em cálculos globais de reatores nucleares e

bastante usado em códigos de difusão. O nosso objetivo é investigar como este tipo de

procedimento se comporta quando implementado no nosso código END2D1G-CN.

Na Tabela V.2.1 apresentamos os resultados gerados pelo método END para o

keff e para os fluxos escalares médios de nêutrons no interior de cada região

tridimensional utilizando o buckling axial geométrico, em comparação aos resultados

gerados a duas dimensões, e.g., para o problema do reator descrito no caso 4 do

Capítulo IV, com grade espacial de 4 x 4 nodos por região, conservando os mesmos

Page 87: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

79

critérios de convergência e condições de contorno. Supomos uma altura H de 250 cm a

partir da posição 0 cm, que corresponde ao plano inferior xy ao longo de eixo z. Os

resultados gerados pela introdução do termo DB2 no cálculo bidimensional

correspondem à solução no plano central, i.e, z = 125 cm. Supomos uma potência de

150 MW para o domínio do núcleo representado pela Figura IV.3.4.

Tabela V.2.1 – Resultados gerados pelo método END2D1G-CN a três dimensões

usando o buckling em comparação aos resultados a duas dimensões

Problema do caso 4 – Capítulo IV:

sem baffle e sem albedo

Problema do caso 4 – Capítulo IV:

sem baffle, sem albedo e com

buckling

2D - Keff = 1,005757 3D - Keff = 0,990745

a7,1250E-01 4,6790E+00 2,3270E+00 c

7,0930E-01 4,6910E+00 2,3110E+00

b6,8640E+08 1,4500E+09 2,2420E+09 d

4,2940E+06 9,1320E+06 1,3990E+07

4,6790E+00 1,0130E+02 1,4350E+01 4,6910E+00 1,0150E+02 1,4280E+01

1,4500E+09 2,3540E+10 1,0370E+10 9,1320E+06 1,4820E+08 6,4840E+07

2,3270E+00 1,4350E+01 5,2820E+00 2,3110E+00 1,4280E+01 5,2350E+00

2,2420E+09 1,0370E+10 5,0890E+09 1,3990E+07 6,4840E+07 3,1690E+07

a Distribuição da densidade de potência por unidade de altura do núcleo (MW/cm).b Fluxo escalar médio normalizado.

c Distribuição de potência.

d Fluxo escalar médio normalizado no volume.

Com os resultados listados na Tabela V.2.1 verificamos que os valores dos fluxos

escalares médios normalizados no interior de cada região do domínio do problema

gerados pelo método, têm a razão igual a 2H / π, como era esperado de acordo com a

teoria demonstrada no Apêndice A. Também, verificamos que diminuiu o valor do keff,

uma vez que aumentamos o termo de absorção com a adição do buckling geométrico,

que matematicamente quantifica a fuga axial.

Page 88: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

80

CAPÍTULO VI

MÉTODO NUMÉRICO ESPECTRO-NODAL PARA PROBLEMAS DE

DIFUSÃO MULTIGRUPO E UMA DIMENSÃO

Similarmente ao caso a uma velocidade, apesar de o método END1D2G não se

aplicar diretamente a cálculos bidimensionais, os seus fundamentos poderão ser usados

para arquitetura de algoritmos para cálculos bidimensionais multigrupo. Portanto,

apresentamos neste capítulo o desenvolvimento e aplicação de um método espectro-

nodal para solução numérica de problemas de autovalor unidimensionais aplicando a

equação da difusão de nêutrons multigrupo. Apresentamos também os fundamentos

para extensão do método END1D2G para o caso bidimensional a dois grupos de

energia, ainda que nesta tese não tenhamos gerado resultados a partir de um método

END para cálculos bidimensionais multigrupo. Tal como descrevemos no Capítulo III,

para o desenvolvimento do método END1D1G, seguiremos os mesmos procedimentos

para obtenção das equações constitutivas do método END1D2G. Também neste caso, o

método gera soluções fundamentais completamente livres de erro de truncamento

espacial que normalmente aparecem nos métodos numéricos convencionais aplicados à

teoria da difusão, e.g., diferenças finitas e elementos finitos.

Através das equações de balanço espacial definidas em cada nodo espacial e para

cada grupo de energia e, das equações auxiliares exatas definidas também em cada nodo

espacial, e que contêm parâmetros que preservam a solução geral analítica da equação

da difusão no interior destes nodos; chegamos às equações espectro-nodais de difusão

(END) multigrupo. Estas equações END juntamente com as equações de condições de

contorno apropriadas à teoria da difusão carregam como incógnitas os fluxos escalares

nos cantos dos nodos para cada grupo de energia; os fluxos escalares médios no interior

dos nodos para cada grupo de energia; e o fator de multiplicação efetivo, keff, definido

como o autovalor dominante.

Nas seções subseqüentes fazemos uma análise espectral das equações de difusão

multigrupo no intuito de determinar uma expressão para a solução geral destas equações

no interior de um nodo arbitrário; fazemos a descrição do método END multigrupo,

propriamente dito, e apresentamos resultados numéricos da aplicação deste método a

problemas-modelo em meios heterogêneos.

Page 89: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

81

VI-1 Equações Discretizadas

Consideremos um domínio unidimensional de altura H como representado na

Figura III.1.1, Capítulo III, onde é mostrada uma grade espacial Ωz formada por I nodos

contíguos Ωi de altura hi .

Como mencionado e apresentado no Capítulo II, a partir da formulação da

aproximação P1, consideramos as equações unidimensionais da continuidade e a lei de

Fick multigrupo com G grupos de energia

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )∑∑=′

′′′

=′′′ Σ+Σ=Σ+

G

gggfgg

g

ggggsgrgg zzzzzzz

dz

d

kJ

1

1

1

1 φυχφφ , (VI.1.1)

( ) ( ) ( )zdzdzz ggg DJ φ −= , (VI.1.2)

onde, 0 ≤ z ≤ H e g = 1:G.

Sendo o objetivo da análise espectral encontrar uma expressão para a solução

geral das equações (VI.1.1) e (VI.1.2) no interior de um nodo espacial arbitrário Ωi ,

onde consideramos os parâmetros materiais constantes, substituímos a equação (VI.1.1)

na equação (VI.1.2) e chegamos a

( ) ( ) ( ) ( )∑∑=′

′′

=′′′

Σ+Σ=Σ+−G

ggigf

gg

g

gg

iggsg

rgig

gizzzz

dz

d

kD

1

1

12

1

2

φυχφφφ , (VI.1.3)

que é equação da difusão multigrupo unidimensional para g = 1:G . Admitimos,

analogamente ao caso unidimensional a uma velocidade, como solução elementar a

seguinte expressão

)( .)( exp, ξξξφ z(z) gg a ≡ , (VI.1.4)

que substituída na equação (VI.1.3) leva a

( ) ( ) ( ) ( )∑∑=′

′′

=′′′

− Σ+Σ=ΣG

gg

igfgg

g

gg

iggsgigirg

ak

aaD1

1

1

21 ξυχξξξ . (VI.1.5)

A equação (VI.1.5), para g = 1:G, forma um sistema homogêneo com G equações

lineares e G incógnitas ag (ξ). Admitindo, para este sistema, soluções não triviais,

classicamente impomos determinante da matriz de coeficientes igual a zero, o que nos

leva a uma equação polinomial de grau 2G com potências pares, cujas raízes são os 2G

autovalores locais ξ que aparecem aos pares ±ξ . Uma vez determinados esses

Page 90: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

82

autovalores, voltamos à equação (VI.1.5) e determinamos o conjunto de 2G autovetores

ag (ξ). Deste modo, e considerando o autovalor dominante k conhecido, obtemos o

espectro ξl , ag (ξl) | l = 1:2G , g = 1:G da equação (VI.1.3) no nodo Ωi , com i = 1:I.

Então, a expressão da solução geral da equação da difusão multigrupo (VI.1.3)

pode ser escrita como

∑=

=G

l

gl ) g ll z(z a2

1

)( .)( exp ξξβφ , (VI.1.6)

que representa o fluxo escalar de nêutrons com energia no grupo g na posição z do

domínio, e a corrente total de nêutrons com energia no grupo g na posição z do domínio

dada pela equação (VI.1.2) assume a forma

( ) ∑=

−=G

l

gll llgg zz aDJ2

1

)( .)( exp ξξξβ , (VI.1.7)

para z ∈ Ωi e g = 1:G. Sendo βl constantes arbitrárias a serem determinadas.

Analogamente ao caso de duas dimensões e uma velocidade, como descrevemos

no Capítulo IV, após chegarmos à solução geral analítica da equação da difusão no

interior de um nodo arbitrário da grade espacial, nós propomos um método numérico

convergente para as equações (VI.1.1) e (VI.1.2), de modo que, levando em conta as

considerações mencionadas anteriormente, podemos derivar equações discretizadas no

espaço e resolvê-las por um método iterativo como descrevemos na próxima seção.

Assim, inicialmente aplicamos o operador

∫+

2/1

2/1

1i

i

z

z

dzh i

(VI.1.8)

às equações (VI.1.1) e (VI.1.2), considerando os parâmetros materiais constantes no

interior de cada nodo arbitrário, obtemos as seguintes equações discretizadas

( ) ( ) ( )∑∑=′

′′

=′′′

−−+ ΦΣ+ΦΣ=ΦΣ+G

gg

igfgg

g

gg

iggsg

irgi

igigzzz

kh

JJ

1

1

1

2/1,2/1, 1 υχ , (VI.1.9)

ihDJ igig

igig2/1,2/1,

,, −+ −

−= φφ , (VI.1.10)

para g = 1:G e i = 1:I.

Page 91: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

83

Aqui, definimos como quantidades médias, no interior do nodo Ωi com energia no

grupo g, a seguinte relação

∫+

⋅≡ ΨΨ2/1

2/1

)(1,

i

i

z

z

dzh

zgi

ig , onde φ ouJ=Ψ . (VI.1.11)

As equações discretizadas (VI.1.9) e (VI.1.10) são as equações de balanço espacial que

juntamente com as equações das condições de contorno apropriadas à teoria da difusão,

formam um sistema de 2G(I+1) equações e 2G(2I+1) incógnitas. E portanto, para que o

sistema tenha solução devemos obter 2GI equações auxiliares, que analogamente ao

caso monoenergético, escrevemos

−++=

= ∑Φ 2/1,'2/1,'

1'

', 21

igig

G

g

gigig φφγ , (VI.1.12)

−++=

∑= 2/1,'2/1,'

1' '

', 2 igig

G

g ig

giggiig JJ

D

DJ

γ , (VI.1.13)

onde os parâmetros γg’gi preservam incondicionalmente a solução geral dada pela

equação (VI.1.6). As equações de balanço espacial (VI.1.9) e (VI.1.10) em conjunto

com as equações auxiliares (VI.1.12) e (VI.1.13) formam as equações espectro-nodais

de difusão (END) multigrupo.

Analogamente aos casos anteriores a uma velocidade, utilizamos o procedimento

seguinte: (1) - substituímos a solução geral analítica na definição (VI.1.11) e na equação

auxiliar (VI.1.12), que resulta em

)(2

)(2

1'

' ξξ γξ

ξ g

G

g

gigi

i

g ah

tghh

a′

=

=

∑ , (VI.1.14)

para g = 1:G e i = 1:I , com a qual podemos determinar os G2 valores de γg’gi ; (2) -

substituímos as equações auxiliares (VI.1.12) e (VI.1.13) nas equações de balanço

discretizadas (VI.1.9) e (VI.1.10), e eliminamos as quantidades médias no interior do

nodo arbitrário; (3) - obtemos expressões que envolvem soma, Jg,i+1/2 + Jg,i-1/2, e

subtração, Jg,i+1/2 - Jg,i-1/2, das correntes nos cantos do nodo em função dos fluxos nos

cantos do nodo, φg’,i±1/2 para g’ = 1:G; (4) - impomos a continuidade de corrente nas

interfaces dos nodos e usamos as condições de contorno apropriadas à teoria da difusão;

Page 92: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

84

e (5) - encontramos um sistema de equações para os fluxos escalares nos cantos dos

nodos, o qual resolvemos por um método convencional.

O método, como apresentado acima, é valido no segmento de 1 a G grupos de

energia. Sem perdermos a generalidade do método, vamos supor um caso simples,

fazendo G = 2 na equação (VI.1.5), o que na maioria dos casos realísticos é suficiente,

e verificar a prática do procedimento. Isso implica que, após fazermos nulo o

determinante da matriz de coeficientes associada aos autovetores ag (ξ), obtemos uma

expressão polinomial biquadrada para os autovalores ξ, que é escrita como

( )[ ]

( ) ( )[ ] 0..

..

,12,22,21,2,11,1

2,2,1,211,1

4,2,1

11

1

=ΣΣ+Σ−ΣΣ−Σ+

+Σ+Σ−Σ−

isifisirifir

iriifirii

kk

k DDDD

νν

ξνξ

, (VI.1.15)

uma vez que os espectros de fissão do grupo rápido e grupo térmico são

respectivamente, χ1 = 1 e χ2 = 0.

Portanto, determinados os quatro valores de ξ para um nodo arbitrário Ωi na

grade espacial Ωz , retornamos a equação (VI.1.5) e para g = 2 tiramos a seguinte

relação entre os autovetores

)()( 1,2

2,2

,122 l

ilir

isl a

Da ξ

ξξ ±

−Σ

Σ=± , para l = 1:2 . (VI.1.16)

Se escolhermos

lla ξξ ±=± )(1 , (VI.1.17)

e que não seja possível upscattering, isto é, que os nêutrons apenas diminuem sua

energia durante o espalhamento, i.e., a seção de choque de remoção do grupo 2 coincide

com a seção de choque de absorção, Σr2,i = Σa2,i , e a seção de choque de espalhamento

do grupo térmico (g = 2) para o grupo rápido (g = 1) é nula, Σs21,i = 0. Podemos, então,

determinar os G2 parâmetros γg’gi ; fazendo g = 1 na equação (VI.1.14) encontramos

uma equação para γ11,i e γ21,i ; e fazendo g = 2 encontramos as equações para γ12,i e

γ22,i . Isto é

2111

111 2

2 γρξ

ξγ −

= i

i

htgh

h , (VI.1.18)

Page 93: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

85

21

2

2

1

121

2

1

2

12

ρρ

ξξ

ξξ

γ−

=

ii

i

htgh

htgh

h , (VI.1.19)

2211

1

112 2

2γρ

ξξ

ργ −

= i

i

htgh

h , (VI.1.20)

21

2

2

21

1

1

22

22

2

ρρ

ξξρξ

ξρ

γ−

=

ii

i

htgh

htgh

h , (VI.1.21)

onde

( ) iir

is

D ,22

1,2

,121 ξ

ρ−Σ

Σ= , (VI.1.22)

( ) iir

is

D ,22

2,2

,122 ξ

ρ−Σ

Σ= . (VI.1.23)

Aqui, os parâmetros γg’gi são números reais sejam ξ1 e ξ2 números reais ou complexos.

E as equações (VI.1.18) - (VI.1.21) são invariantes em relação à variação de sinal de ξl ,

uma vez que a tangente hiperbólica é uma função ímpar.

Seguindo, então, o procedimento geral mencionado acima, de posse dos valores

dos parâmetros γg’gi, substituímos as equações auxiliares nas equações de balanço

eliminando as grandezas médias nos nodos e, daí determinamos as expressões para a

soma, Jg,i+1/2 + Jg,i-1/2, e para a diferença, Jg,i+1/2 - Jg,i-1/2, entre as correntes em função

dos fluxos escalares nos cantos dos nodos φg’,i±1/2 para g’ = 1:2. Somando-se, e em

seguida, subtraindo-se essas expressões, obtemos as correntes individualizadas nos

cantos dos nodos Jg,i+1/2 e Jg,i-1/2, para g = 1:2. Impondo continuidade de corrente

através das interfaces dos nodos ou usando condições de contorno apropriadas, obtemos

um sistema de equações cujas incógnitas são os fluxos escalares nos cantos dos nodos

para os grupos 1 e 2 de energia. Isto é, para o caso particular de G = 2, usamos como

condição de contorno superior (esquerda da Figura III.1.1) a seguinte forma geral:

−−=

2/1,2

2/1,1

2221

11

2/1,2

2/1,1

0

φ

φ

αα

αtt

t

J

J , (VI.1.24)

Page 94: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

86

e para a condição de contorno inferior (direita da Figura III.1.1), escrevemos

−=

+

+

+

+

2/1,2

2/1,1

2221

11

2/1,2

2/1,1

0

I

I

bb

b

I

I

J

J

φ

φ

αα

α . (VI.1.25)

Estes parâmetros assumem diferentes valores de acordo com o tipo de condições de

contorno considerado, como descrevemos no Capítulo II:

• tipo reflexiva

0222111 === ααα ; (VI.1.26)

• tipo vácuo

021 =α e 5,02211 == αα ; (VI.1.27)

• tipo fluxo nulo

021 =α e ∞→= 2211 αα ; (VI.1.28)

e tipo albedo [4] em um meio refletor, como por exemplo: água (simbolizado por w)

wwr D1111 Σ=α ,

wwa D2222 Σ=α e

w

wa

w

wr

ws

DD 2

2

1

1

1221

Σ+

Σ

Σ=α . (VI.1.29)

O elemento α12 aparece nulo porque consideramos a não existência de upscattering no

refletor. Se o meio não-multiplicativo presente no contorno é formado por duas regiões,

por exemplo, baffle e água, as expressões para os parâmetros albedo se apresentam mais

complicadas, como podemos ver no apêndice B para o caso de apenas um grupo de

energia.

Diante do exposto, o sistema de equações pode ser escrito levando-se em conta:

- a aplicação da continuidade de corrente, para g = 1

[ ]2/3,262/1,252/1,242/3,132/1,122/1,11

2/3,2162/1,2152/1,2142/3,1132/1,1122/1,111

1++−++−

++−++−

+++++

=+++++

iMiMiMiMiMiMeff

iiiiii

SSSSSSk

MMMMMM

φφφφφφ

φφφφφφ

, (VI.1.24)

e para g = 2

2/3,2262/1,2252/1,2242/3,1232/1,1222/1,121 ++−++− ++=++ iiiiii MMMMMM φφφφφφ ; (VI.1.25)

Page 95: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

87

- a aplicação das condições de contorno em z = 0, para g = 1

( )[ ]2/3,242/1,232/3,122/1,11

2/3,2142/1,2132/3,1122/1,11111

1

2

φφφφ

φφφφα

LLLLeff

t

SSSSk

LLLL

+++

=++++

, (VI.1.26)

e para g = 2

( ) ( ) 2/3,2242/1,222232/3,1222/1,12121 2 φφαφφα LLLL tt +−=++ ; (VI.1.27)

- a aplicação das condições de contorno à direita, para g = 1

( )[ ]2/1,242/1,232/1,122/1,11

2/1,2142/1,2132/1,111122/1,111

1

2

+−+−

+−+−

+++

=++−+

IRIRIRIReff

IIIb

I

SSSSk

RRRR

φφφφ

φφφαφ

, (VI.1.28)

e para g = 2

( ) ( ) 2/1,222242/1,2232/1,121222/1,121 2 +−+− ++=++ Ib

IIb

I RRRR φαφφαφ . (VI.1.29)

Aqui, os coeficientes dos fluxos escalares nos membros à esquerda das equações

(VI.1.24 - 29) carregam os parâmetros materiais de difusão, absorção e espalhamento.

Os coeficientes SL, SR, e SM, nos membros à direita carregam os parâmetros de fissão.

As equações (VI.1.24 - 29) são definidas como as equações espectro-nodais de

difusão (END) que podem ser escritas na seguinte forma matricial:

[ ]22112211

1

öBöBöCöA +=−k

, (VI.1.30)

1122öCöA = . (VI.1.31)

as matrizes ggg

CBA e, , para g = 1:2, são matrizes quadradas simétricas e

tridiagonais, tal qual nos casos anteriores. A solução dominante das equações (VI.1.30)

e (VI.1.31), representada pelo vetorg

ö de dimensão I+1, para g = 1:2, e pelo autovalor

Page 96: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

88

keff é completamente livre de erro de truncamento espacial e, conseqüentemente,

independente da espessura dos nodos espaciais Ωi de Ωz , uma vez que elas foram

obtidas sem qualquer tipo de aproximação.

Na seção seguinte descreveremos os métodos de solução das equações de

diferença e de obtenção das estimativas do autovalor fundamental k.

Page 97: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

89

VI-2 Algoritmos de Solução

Obtidas as equações END, que constituem um sistema tridiagonal e simétrico,

analogamente aos casos a uma velocidade, tanto unidimensional quanto bidimensional,

e que descrevemos nos Capítulos III e IV, respectivamente, utilizamos como método de

solução para a obtenção da solução dominante de cada sistema tridiagonal o método

direto de eliminação de Gauss com substituição recuada, que conjugamos com o

método iterativo de potência para convergência do problema de autovalor. A

convergência método de potência depende da razão de dominância no espectro de

autovalores k e se torna muito lenta quando esta razão se aproxima da unidade.

Também, no método END1D2G, em cada iteração, temos que calcular os números ξ1 e

ξ2, em seguida os valores γg’gi , e por conseguinte, a reconstrução das matrizes

21 e AA , que não são constantes no processo iterativo. Portanto, o método END1D2G

apresenta maior número de operações aritméticas por iteração que os métodos

convencionais, por exemplo o método de Diferenças Finitas (DF), porém esperamos que

ele seja mais eficiente, uma vez que é livre de erro de truncamento espacial.

Para verificarmos o comportamento do método END1D2G, como apresentado

na seção anterior, apresentamos na seção seguinte um problema-modelo heterogêneo.

Page 98: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

90

VI-3 Resultados Numéricos e Fundamentos do Método Numérico Espectro-Nodal

Constante para Problemas de Difusão Multigrupo e Duas Dimensões

Para a verificação da aplicação do método, consideramos o problema-modelo,

descrito na referência [4], que se trata de metade de um slab heterogêneo com 140 cm

de comprimento dividido em sete regiões com diferentes dimensões e com três

diferentes zonas materiais, conforme Figura VI.3.1 e, seus respectivos parâmetros

materiais são apresentados na Tabela VI.3.1. As condições de contorno utilizadas são: i)

do tipo fluxo nulo, em x = 0 cm e; ii) do tipo reflexiva, em x = 140 cm. A potência

gerada é de 20 MWT.

cm

1 2 3 2 3 2 3

0 30 40 50 65 85 100 140

fluxo nulo corrente nula

Figura VI.3.1 – Metade do slab heterogêneo a dois grupos de energia

Tabela VI.3.1 – Parâmetros das zonas materiais do slab da Figura VI.3.1

Zona D1 D2 Σr1 Σr2 Σs12 Σs21 ν1Σf1 ν2Σf2

1

refletor

(água)

1,87142 0,28341 0,03541 0,03158 0,03434 0,0 0,0 0,0

2a comb. 1,43800 0,29760 0,02935 0,20290 0,01563 0,00425 0,01810 0,21170

3a comb. 1,12400 0,24560 0,03562 0,24321 0,02050 0,0 0,01380 0,22430

a Leia como combustível.

Para resolvermos este problema-modelo, nós utilizamos como critério de convergência

para o fator de multiplicação efetivo, keff, o valor de 10-7 no desvio relativo gerado entre

duas iterações consecutivas, enquanto que para o fluxo escalar o critério de

convergência foi de 10-6 na norma máxima do desvio relativo gerado entre duas

iterações consecutivas. A Tabela VI.3.2 [4] mostra o resultado comparativo entre a

Page 99: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

91

solução do método END e o método de diferenças finitas (DF) para diversas grades

espaciais, Ωn ≡ 2n, onde 2n representa o número de nodos contidos em cada região.

Tabela VI.3.2 – Resultados gerados para o problema-modelo, slab da Figura VI.3.1

Grade

EspacialaΩn

Método b keff

Potência

(MWT)

30 ≤ z ≤ 40

Potência

(MWT)

110 ≤ z ≤ 140

Iterações

Ω8 END

DF

1,039253

1,039253

0,29957

0,29957

2,01115

2,07053

141

153

Ω3 END

DF

1,039253

1,039019

0,29957

0,32457

2,01115

4,12166

146

154

Ω2 END

DF

1,039253

1,038134

0,29957

0,35651

2,01115

3,85487

147

154

Ω1 END

DF

1,039253

1,034210

0,29957

0,38766

2,01115

2,25466

143

159a Ωn ≡ 2

n nodos espaciais por região.

b Leia como fator de multiplicação efetivo.

A Tabela VI.3.2 apresenta os valores gerados pelo método END e pelo método DF para

keff e para a potência nas primeira e última regiões de combustível do problema-modelo

representado pela Figura VI.3.1. Observando os resultados constatamos que o método

END unidimensional é realmente livre de erro de truncamento espacial, uma vez que,

nenhuma aproximação foi considerada na derivação das equações que regem o método.

Desta verificação, juntamente com a verificação apresentada no Capítulo III,

concluímos que o método END unidimensional a um grupo de energia e o método END

multigrupo são “exatos”, no sentido em que geram resultados para os fluxos escalares e

para o keff que coincidem com os resultados obtidos a partir da solução analítica

fundamental, salvo os erros de arredondamento. Eles se mostraram mais eficientes em

cálculos de malha grossa do que o método convencional de diferenças finitas.

Baseados no exposto anteriormente, apresentamos a seguir o desenvolvimento

das equações para o método END bidimensional mutligrupo e indicamos os algoritmos

de resolução das equações discretizadas do método END2D2G-CN. Conforme

descrevemos no caso do método END2D1G-CN, ressaltamos que fazemos também uma

aproximação constante para os termos de fuga transversal no caso do método

Page 100: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

92

END2D2G-CN. Apesar de ser a única aproximação feita, ela torna os métodos END

bidimensionais não “exatos” na sua concepção. Ainda que não tenhamos desenvolvido

um algoritmo convergente que implemente o método END2D2G-CN, esperamos que o

caso bidimensional multigrupo também apresente resultados satisfatórios em cálculos

de malha grossa como ilustramos com os problemas-modelo simulados pelo método

END2D1G-CN nos Capítulos IV e V.

Analogamente aos métodos END apresentados anteriormente, vemos que,

através das equações de balanço espacial, nas direções x e y, definidas em cada nodo

espacial e para cada grupo de energia e, das equações auxiliares exatas definidas

também em cada nodo espacial, que contêm parâmetros que preservam as componentes

homogênea e particular da solução geral analítica da equação da difusão integrada

transversalmente no interior destes nodos; chegamos, fazendo uma análise espectral, às

equações espectro-nodais de difusão (END) bidimensionais multigrupo. Estas equações

END juntamente com as equações de condições de contorno apropriadas à teoria da

difusão carregam como incógnitas: os fluxos escalares médios nas faces dos nodos para

cada grupo de energia; os fluxos escalares médios no interior dos nodos para cada grupo

de energia; e o fator de multiplicação efetivo, keff, definido como o autovalor

dominante.

Ressaltamos que no caso bidimensional, quando fazemos integrações

transversais na equação da continuidade mutligrupo, consideramos aproximações

constantes para os termos de fuga transversal (única aproximação do método), seguindo

o mesmo procedimento que usamos no caso do método END2D1G-CN.

Consideramos uma grade espacial bidimensional, como apresentada na Figura

IV.1.1. Para um dado nodo arbitrário Ωij temos a seguinte equação da continuidade

bidimensional multigrupo

∑∑=′

′′′

≠′=′

′′ Σ+Σ=

=Σ+∂∂

+∂∂

G

gggfg

eff

gG

ggg

gggs

ggrgygx

yxyxk

yxyx

yxyxyxJy

yxJx

1,

1,

,,,

),().(),().(

),(),(),(),(

ϕνχ

ϕ

ϕ

, (VI.3.1)

e a relação entre as componentes x e y da corrente e o fluxo escalar, dadas pelas

seguintes equações da lei de Fick

),(),(),(, yxx

yxDyxJ gggx ϕ∂∂

−= , (VI.3.2)

Page 101: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

93

),(),(),(, yxy

yxDyxJ gggy ϕ∂∂

−= , g = 1:G. (VI.3.3)

Partindo desse conjunto de equações e seguindo os procedimentos utilizados no

Capítulo IV, consideramos constantes os parâmetros materiais no interior de um nodo

arbitrário Ωij, e aproximamos por constantes os termos de fuga transversal. Portanto,

chegamos às equações da difusão multigrupo acopladas através desses termos de fuga

transversal

[ ]

)()(

,2/1,,2/1,1

)(,,1

)(,,

,,,2

2

,

ˆˆ1~~

~~

gjigjij

G

ggjgfijg

eff

gG

ggg

gjggs

gjgrijgjgij

JJkk

dx

dD

xx

xx

−−+=′

′′′

≠′=′

′′ −ΦΣ+ΦΣ=

=ΦΣ+Φ−

∑∑ νχ , (VI.3.4)

[ ]gjigjii

G

ggigfijg

eff

gG

ggg

giggs

gigrijgigij

JJhk

dy

dD

yy

yy

,,2/1,,2/11

,,1

,,

,,)(,2

2

,

~~1ˆˆ

ˆˆ

)()(

)(

−−+=′

′′

≠′=′

′ −ΦΣ+ΦΣ=

=ΦΣ+Φ−

∑∑ νχ . (VI.3.5)

As equações (VI.3.4) e (VI.3.5) têm como soluções gerais analíticas as seguintes

expressões

gjllglgj Pxa

G

l

x ,,~

)/exp()(~~ 2

1

)( +=∑=Φ ξξβ , (VI.3.6)

gillglgi PyaG

l

y ,,ˆ)/exp()(ˆˆ

2

1

)( +=∑=Φ ξξη , (VI.3.7)

para g = 1:G e l = 1:2G. As primeiras parcelas das equações (VI.3.6) e (VI.3.7), dadas

pelos somatórios, representam as soluções homogêneas elementares, enquanto os

segundos membros representam a soluções particulares. Essas últimas são dadas por

∑=′

′′=G

gggggj LP

1,

ˆ~ λ , (VI.3.8)

onde os coeficientes λgg’ carregam os parâmetros materiais considerados constantes, e

[ ]jigjigj

g JJk

L ,2/1,,2/1,

~~1ˆ−+ −−≡ (VI.3.9)

são os termos de fuga transversal na direção y. Similarmente, temos

∑=′

′′=G

gggggi LP

1,

~ˆ λ , (VI.3.10)

Page 102: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

94

com

[ ]2/1,,2/1,,ˆˆ1~

−+ −−≡ jigjigi

g JJh

L (VI.3.11)

sendo os termos de fuga transversal na direção x. Substituindo as soluções gerais

(VI.3.6) e (VI.3.7) nas expressões das correntes dadas pela lei de Fick nas direções x e y

respectivamente, obtemos

∑=

−=G

lllglgijgj xaDJ x

2

1

)/exp()(~~,, )( ξξβ (VI.3.12)

e

∑=

−=G

lllglgijgi yaDJ y

2

1

)/exp()(ˆˆ,, )( ξξη , (VI.3.13)

onde os parâmetros, βl e ηl , são constantes arbitrárias que podem ser determinadas

pelas condições de contorno no nodo espacial, e.g., condição de continuidade.

Analogamente ao procedimento utilizado no Capítulo IV, propomos um método

numérico convergente para a solução das equações da difusão multigrupo (VI.3.4) e

(VI.3.5) de modo que atenda as mesmas condições mencionadas no caso do método

END2D1G-CN. Então, fazemos integrações nas equações (VI.3.1), (VI.3.2) e (VI.3.3)

para obtermos as equações de balanço espacial de nêutrons que contêm as quantidades

médias definidas no Capítulo IV, equações (IV.1.32), (IV.1.33) e (IV.1.34), para cada

grupo de energia, g = 1:G.

( ) ( ) ,

1,

1,,

,,,21,21,21,21ˆˆ~~ 11

gij

G

ggfijg

eff

gG

ggg

gijggs

gijgrijg/i,jg/i,jj

g,j/ig,j/ii

k

JJJJkh

ΦΣΦΣ

=ΦΣ+

∑∑=′

′′

≠′=′

+′

−+−+−+−

νχ , (VI.3.14)

( )gjigjii

gijxgij h

DJ ,,2/1,,2/1

,,

~~−+ Φ−Φ−= , (VI.3.15)

( )gjigjij

gijygij k

DJ ,2/1,,2/1,

,,

ˆˆ−+ Φ−Φ−= . (VI.3.16)

As equações de balanço espacial juntamente com as equações de condições de contorno

apropriadas à teoria da difusão, formam um sistema de 7G equações com 11G

incógnitas. E portanto, para que o sistema tenha unicidade de solução devemos obter 4G

equações auxiliares, que podem ser escritas como

Page 103: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

95

( ) gijgjigj/i

G

gggijgij ,,,2/1,,21

1,,

~~

2

1 χγ +Φ+Φ=Φ ′−′+=′

′∑ , (VI.3.17)

( ) gijgijgij

G

gggijgij ,,,2/1,,2/1

1,,

ˆˆ2

1Υ+Φ+Φ=Φ ′−′+

=′′∑α , (VI.3.18)

( )gjigji

G

g gij

ggij

gijx

gij JJD

DJ ′−′+=′ ′

′+= ∑ ,,2/1,,2/1

1 ,

,

,,

~~

2

, (VI.3.19)

( )gijgij

G

g gij

ggij

gijy

gij JJD

DJ ′−′+=′ ′

′+= ∑ ,,2/1,,2/1

1 ,

,

,,ˆˆ

2

. (VI.3.20)

Aqui, analogamente ao caso do método END2D1G-CN, os parâmetros ϒij,g e χij,g são

determinados de forma a preservarem incondicionalmente as componentes homogênea e

particular das soluções gerais na direção x. Analogamente, os parâmetros αij e Υij

preservam as componentes homogênea e particular da soluções gerais na direção y.

Estes parâmetros podem ser determinados quando usamos a definição de fluxo médio,

equação (IV.1.32) e as equações auxiliares (VI.3.17) e (VI.3.18). este procedimento

resulta em

∑=′

′′−=ΧG

ggjggijgjgij PP

1,,,,

~~ γ , (VI.3.21)

∑=′

′′−=ΥG

ggigijggigij PP

1,,,

ˆˆ α , (VI.3.22)

e

=′∑

= 2

~2

~

)()(

1'

',

il

l

l

l

G

g

ggij

htgh

aa

i

g

g h

ξ

ξ

ξξγ , (VI.3.23)

=′∑

= 2

ˆ2ˆ

)()(

1'

',

jl

jl

l

l

G

g

ggij

ktgh

aa

k

g

g

ξ

ξ

ξξα , (VI.3.24)

para g = 1:G, i = 1:I e j = 1:J. Com as duas últimas expressões podemos determinar os

G2 valores de γij,g’g e αij,g’g que são números reais, independentemente de os valores de

ξl serem reais ou complexos, e são invariantes em relação à variação de sinal de ξl, já

que a tangente hiperbólica é função ímpar.

Page 104: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

96

Uma vez determinados os parâmetros que preservam as soluções gerais

analíticas, substituímos as equações auxiliares (VI.3.17), (VI.3.18), (VI.3.19) e

(VI.3.20) nas equações de balanço espacial discretizadas, e eliminamos as quantidades

médias no interior do nodo arbitrário Ωij. Com isso, obtemos expressões que envolvem

somas e subtrações, jigjig JJ ,2/1,,2/1,

~~−+ ± , gijgij JJ ,,2/1,,2/1

ˆˆ−±+ , das correntes médias nos

lados do nodo em função dos fluxos escalares médios nos lados do nodo, gj/i ,,21

~±Φ e

gij ,,2/1ˆ

±Φ para g = 1:G. Em um passo posterior, impomos a continuidade de corrente

nas interfaces dos nodos e usamos condições de contorno apropriadas à teoria da

difusão, para encontrarmos um sistema de equações para os fluxos escalares médios nos

lados dos nodos para cada grupo g de energia.

Para ilustrarmos a arquitetura do método como apresentado, que é válida no

alcance de g = 1:G grupos de energia, sem no entanto perdermos generalidade, vamos

supor um caso simples, fazendo G = 2 a partir da equação (VI.1.14). Isto implica

obtermos os seguintes valores para os parâmetros γij,g’g e αij,g’g

−=

2

2

(

2 2

2

21

1

1

21,11 )

)(ii

i

ij

htgh

htgh

h

ξ

ξ

ωξ

ξ

ωξ

ωωγ , (VI.3.25)

= −

ij

i

ij

htgh

ih ,11

1

11,21 2

2)( γωγ

ξ

ξξ , (VI.3.26)

−=

2

1

2

1

(

2 2

2

1

121,12 )

)(ii

i

ij

htgh

htgh

h

ξ

ξ

ξ

ξξ

ωωγ , (VI.3.27)

= −

ij

i

ij

htgh

ih ,111

1

1,22 2

2)( γγ ω

ξ

ξξ . (VI.3.28)

As expressões para os parâmetros αij,g’g têm as mesmas formas das expressões para os

parâmetros γij,g’g , mudando apenas o tamanho hi por kj. Para um domínio quadrado, eles

têm valores iguais. Uma vez determinados esses parâmetros, impomos continuidade de

corrente através das interfaces dos nodos e usando condições de contorno apropriadas,

para obtermos um sistema de equações cujas incógnitas são os fluxos escalares médios

nos lados dos nodos para os dois grupos de energia. Neste o caso, usamos as seguintes

Page 105: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

97

expressões para as correntes nos contornos esquerdo, direito, inferior e superior do

domínio:

Φ

Φ

−−=

2,,2/1

1,,2/1

2221

11

2,,2/1

1,,2/1

~

~

0 ~

~

j

j

LL

L

j

j

J

J

αα

α , (VI.3.29)

Φ

Φ

−=

+

+

+

+

2,,2/1

1,,2/1

2221

11

2,,2/1

1,,2/1

~

~

0 ~

~

jI

jI

RR

R

jI

jI

J

J

αα

α , (VI.3.30)

Φ

Φ

−−=

2,2/1,

1,2/1,

2221

11

2,2/1,

1,2/1,

ˆ

ˆ

0

ˆ

ˆ

i

i

BB

B

i

i

J

J

αα

α , (VI.3.31)

Φ

Φ

−=

+

+

+

+

2,2/1J,

1,2/1J,

2221

11

2,2/1J,

1,2/1J,

~

~

0

ˆ

ˆ

i

i

TT

T

i

i

J

J

αα

α . (VI.3.32)

Estes parâmetros assumem diferentes valores de acordo com o tipo de condições de

contorno considerado.

O uso das condições de contorno juntamente, com o uso da continuidade de

corrente nas interfaces entre nodos adjacentes chegamos a um sistema de 3G(I+1)

equações na direção x com 3G(I+1) incógnitas, e 3G(J+1) equações na direção y com

3G(J+1) incógnitas. Essas constituirão as equações END bidimensionais a dois grupos

de energia (END2D2G-CN). Os coeficientes associados aos fluxos, tais quais os

coeficientes obtidos no Capítulo IV, carregam os parâmetros materiais de difusão,

remoção, espalhamento e fissão. As soluções dominantes das equações END2D2G-CN

representadas pelos vetores gg ΦΦ ˆ e ~

de dimensões I+1 e J+1, para g = 1:2, e pelo

autovalor dominante keff., podem ser estimadas por um esquema iterativo interno de

direções alternadas, com aplicação do método direto de eliminação de Gauss com

substituição recuada, uma vez que temos matrizes quadradas tridiagonais em cada

direção. Nas iterações externas, propomos usar o convencional método de potência para

a convergência do problema de autovalor, de maneira similar como aplicamos ao

método END2D1G-CN descrito no Capítulo IV. No caso do método END2D2G-CN,

propomos, além do esquema iterativo explícito de direções alternadas implementado nas

interações internas, também propomos resolver as equações de grupo alternadamente,

ainda que o acoplamento de poucos grupos seja possivelmente uma alternativa viável.

No próximo capítulo apresentamos uma breve discussão do conteúdo desta tese,

as nossas conclusões e sugestões para trabalhos futuros.

Page 106: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

98

CAPÍTULO VII

CONCLUSÕES E SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS

VII-1 Conclusões

Neste capítulo apresentamos as nossas conclusões do trabalho desenvolvido a

partir dos resultados gerados pela aplicação do método END, nas variadas versões

apresentadas ao longo dos Capítulos III, IV, V e VI.

Em uma breve sinopse descrevemos este trabalho de tese. Mostramos no

Capítulo III o método END1D1G [4] que nos motivou e nos inspirou, através dos

resultados de sua aplicação, a desenvolvermos o método numérico END2D1G-CN,

como descrevemos no Capítulo IV. Para chegarmos às equações constitutivas do

método, partimos das equações da continuidade em duas dimensões e das equações da

lei de Fick bidimensional nas direções x e y, fizemos integrações transversais e

obtivemos equações da difusão “unidimensionais” acopladas pelos termos de fuga

transversal. A essência do método END2D1G-CN como apresentado, está calcada nas

seguintes proposições: (i) a utilização de equações auxiliares para as componentes nas

direções x e y das correntes médias no interior do nodo e para o fluxo médio no interior

do nodo, que contêm parâmetros que preservam incondicionalmente as soluções gerais

analíticas em ambas as direções; (ii) a aproximação por constantes dos termos de fuga

transversal; (iii) as equações constituintes do método, equações END, são independentes

de quantidades médias no interior dos nodos espaciais, pois as colocamos na forma que

é dependente apenas das autofunções mediadas nos lados dos nodos e dos parâmetros

materiais considerados constantes no interior dos nodos; e (iv) o sistema de equações

END formam matrizes tridiagonais e simétricas. As equações da difusão discretizadas

constituem um problema convencional de autovalor, cuja solução fundamental é obtida

computacionalmente com o uso do método numérico END2D1G-CN. Usamos o

esquema iterativo interno de direções alternadas FADIS acoplado ao método direto de

eliminação de Gauss com substituição recuada para a estimativa das autofunções médias

nos lados dos nodos em cada direção espacial. Para a convergência da solução

dominante usamos o convencional método de potência nas iterações externas.

Page 107: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

99

Na seção IV.3 de resultados do Capítulo IV, mostramos várias aplicações do

método END2D1G-CN a diferentes problemas-modelo. O problema do caso 1

apresenta uma única região homogênea multiplicativa [12] e foi utilizado para

diferentes testes. Dividimos a região em grades espaciais grossas e aplicamos o método

utilizando os diferentes esquemas iterativos: FADIS com varredura TS, FADIS com

varredura TC, e CDIS com varredura TC como exibimos nas Tabelas IV.3.1 a IV.3.10.

Os resultados listados nestas tabelas serviram para elegermos o esquema iterativo de

melhor desempenho relativamente ao par desvio/iteração, para nas aplicações

subseqüentes do método END2D1G-CN ser o único utilizado. Elegemos o esquema

iterativo FADIS com varredura TS que apresentou melhor desempenho, e do ponto de

vista computacional, é menos robusto, pois, devido ao fato de se segmentar o domínio,

suas matrizes apresentam menor dimensão, principalmente quando utilizamos uma

grade espacial fina. Entretanto, nenhum impedimento existe para que não possamos vir

a utilizar um outro esquema iterativo diferente do eleito, pois todos os demais propostos

são convergentes. Também verificamos a partir destas tabelas, a possibilidade de

simularmos a aplicação do método END2D1G-CN a problemas unidimensionais, que

comparada com a aplicação do método END1D1G, que é livre de erros de truncamento

espacial, teve um desempenho muito bom a menos de erros de arredondamento da

aritmética finita computacional, como percebemos nos resultados listados nas Tabelas

IV.3.2 e IV.3.3 para a simulação do problema 0-dimensional, e Tabelas IV.3.4 e IV.3.5

para a simulação dos problemas unidimensionais. Já no experimento bidimensional, de

acordo com os resultados apresentados nas Tabelas IV.3.7, IV.3.8 e IV.3.10 o método

END2D1G-CN teve bom desempenho, gerando resultados cada vez mais precisos à

medida que afinamos a grade espacial, pois neste teste temos um experimento de

domínio bidimensional, onde os termos de fuga transversal foram considerados

constantes (aproximação polinomial de ordem zero). Na Tabela IV.3.9 comparamos o

desempenho do método END2D1G-CN com o do método NEM-2D1G [10], para o

experimento de domínio bidimensional. Aqui o método NEM-2D1G mostrou melhor

desempenho, e isto atribuímos ao fato de o método NEM utilizar uma aproximação

polinomial de ordem superior para os termos de fuga transversal.

No problema do caso 2, representado pelo problema-benchmark modelado pelo

método analítico nodal QUANDRY [19] a aplicação do método END2D1G-CN revelou

um desempenho muito bom relativamente ao método QUANDRY para este problema,

que também como o método NEM-2D1G utilizou uma aproximação polinomial de

Page 108: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

100

ordem superior para os termos de fuga transversal (polinomial do 2o. grau), enquanto

que nós utilizamos uma aproximação apenas constante. Ressaltamos, como podemos

verificar nas Tabelas IV.3.12 e IV.3.13, que modelamos este experimento com o nosso

método END2D1G-CN com grade espacial bastante grossa em relação à referência, que

gerou fluxo escalar médio negativo no interior da região 1 do domínio representado na

Figura IV.3.2, para uma grade de 12 x 12 nodos por região, a mais grossa considerada.

Isto pode ser devido ao fato de os polinômios quadráticos que aproximam as fugas

transversais não constituírem boas aproximações para este problema. Na aplicação do

método END2D1G-CN todos os fluxos escalares médios gerados no interior das regiões

foram positivos, inclusive para a grade constituída de 3 x 3 nodos por região. Ademais,

verificamos um outro ponto que contribui para considerarmos o bom desempenho do

nosso método: a razão entre os fluxos escalares médios no interior das regiões

descreveu um comportamento similar à razão apresentada na referência [19], e à medida

que afinamos a grade espacial, a proximidade da razão obtida pelo método END2D1G-

CN com a da referência ficou evidenciada. Os desvios relativos percentuais obtidos

para os valores do autovalor keff em relação ao valor de referência ficaram bastante

baixos, e nas malhas grossas, melhores do que os valores obtidos pelo método

QUANDRY.

Para o problema do caso 3, problema do reator PWR ZION1 [19], fizemos uma

modelagem computacional para o reator em uma configuração crítica a partir do método

NEM-2D1G. Consideramos de bom êxito a aplicação do método END2D1G-CN para

este experimento, a julgar pelos resultados exibidos na Tabela IV.3.15. Este problema

tem algumas particularidades que não tínhamos tratado nos problemas anteriores dos

casos 1 e 2, que é o fato da presença da camada de baffle explícito e o domínio do

núcleo reentrante, desconsiderando as regiões refletoras de água leve. Mesmo diante

desses tipos de contorno, a nossa aproximação constante para os termos de fuga

transversal usada no método END2D1G-CN pode ser considerada boa, para este

problema, comparada com a de ordem superior usada no método NEM-2D1G. Porém,

verificamos que em cálculos de malha muito fina, o nosso método apresentou uma

distorção no número de iterações para a convergência. Isto pode ser devido ao fato de

termos implementado uma nodalização única para as regiões do domínio, que em

conseqüência tornou o tamanho dos nodos na região de baffle muito pequeno,

dificultando, portanto, a convergência a partir da grade espacial constituída de 16 x 16

nodos por região. Ademais, ressaltamos que o método END2D1G-CN foi desenvolvido

Page 109: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

101

para cálculos globais de reatores nucleares em grades espaciais grossas. Este fato se

evidencia pelos tempos de CPU listados na última coluna da Tabela IV.3.15, que

aumenta significativamente conforme afinamos a grade. Para ilustrarmos este ponto, o

exemplo de uma grade espacial de 32 x 32 nodos para todas as regiões do domínio da

Figura IV.3.3 corresponderá a 102720 pontos de cálculo para cada direção, pois, no

método END2D1G-CN estimamos numericamente os fluxos escalares médios nas faces

dos nodos. Este fato endossa a nossa escolha pelo esquema iterativo FADIS com

varredura TS, o qual segmenta o domínio em blocos verticais e horizontais como

descrito na seção IV.2 do Capítulo IV. Este esquema calcularia 321 pontos por bloco

horizontal e depois 321 pontos por bloco vertical enquanto que o esquema iterativo

CDIS calcularia os 205440 pontos de uma única vez. Um esquema de nodalização mais

apurado será considerado no futuro, com o qual reduziremos o número de pontos de

cálculo desnecessários em regiões menores. Neste contexto acrescentamos que neste

trabalho de tese aplicamos a condição de contorno tipo albedo, que contribui para a

eliminação do número de pontos de cálculo nas regiões de baffle e refletor, onde estas

regiões são representadas aproximadamente pelo parâmetro albedo determinado

conforme descrevemos no Apêndice B; conseqüentemente o uso desta condição de

contorno deverá reduzir o tempo de CPU, mas não necessariamente o número de

iterações para a convergência do método. Retornamos a esta discussão mais adiante.

O problema, que consideramos no caso 4, descreve o reator nu TWIGL [19] e

realizamos dois experimentos numéricos desvinculados com configuração crítica, um a

partir do método NEM-2D1G e o outro a partir do método END2D1G-CN, como

exposto no Capítulo IV. Baseados na Tabela IV.3.18, onde listamos os resultados das

aplicações dos métodos numéricos NEM-2D1G e END2D1G-CN a seus respectivos

experimentos, concluímos que o método NEM-2D1G apresentou melhor desempenho

no que se refere ao afastamento do valor de referência do keff = 1,000000 (reator com

configuração crítica) à medida que engrossamos a grade espacial do domínio. Quanto

aos valores obtidos para a distribuição da densidade de potência em cada região não

coube comparação direta; contudo, verificamos que a razão entre eles permaneceu

constante.

Na aplicação do método END2D1G-CN ao experimento do caso 5, modelamos

os reatores de configuração crítica do caso 4, adicionando uma camada fina de baffle em

toda a região multiplicativa mais externa. Este procedimento tornou o sistema

supercrítico. A Tabela IV.3.20 lista valores para comparação entre os resultados

Page 110: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

102

obtidos para o keff na configuração crítica e supercrítica gerados pelos métodos

END2D1G-CN e NEM-2D1G. Também neste caso 5, o método NEM-2D1G gerou

resultados mais precisos, situação que se traduz pela boa aproximação do fluxo escalar

com polinômios do quarto grau.

Enfatizamos que em todos os casos analisados foram consideradas as mesmas

condições de contorno e critérios de convergência para as aplicações dos diferentes

métodos numéricos utilizados na modelagem de cada problema. Lembramos que no

método END2D1G-CN a condição de contorno do tipo fluxo nulo foi usada de maneira

não convencional onde atribuímos um valor muito grande ao parâmetro de

proporcionalidade entre a corrente e o fluxo escalar médio no contorno, forçando o

fluxo no contorno tender a zero. Portanto, as comparações expostas acima, ainda que

suas derivações e implementações tenham sido concebidas de maneira distinta e

independentes, são absolutamente válidas, no nosso entendimento.

No Capítulo V realizamos a aplicação das condições de contorno do tipo albedo

aos experimentos apresentados nos casos 2, 3 e 5 do Capítulo IV. Em nosso método

não aplicamos esse tipo condição de contorno de maneira convencional. Como

mencionamos no Capítulo II, ao parâmetro albedo atribuímos valores que são

determinados pelos valores dos parâmetros nucleares das regiões materiais que

matematicamente serão substituídas. No Apêndice B apresentamos as expressões para o

parâmetro da condição de contorno tipo albedo. Portanto, a partir da observação das

Tabelas V.1.1, V.1.2 e V.1.3 que mostram resultados da aplicação desse tipo de

condição de contorno, respectivamente para os casos 2, 3 e 5 do Capítulo IV,

concluímos que o método END2D1G-CN mostrou-se adequado à implementação dessas

condições de contorno em suas aplicações, uma vez que, observamos um

comportamento dos resultados que estão em grande consonância com o previsto

teoricamente para todos os experimentos que apresentamos: (i) houve ligeiro aumento

do valor do keff numa proporção quase constante à medida que afinamos a grade

espacial; (ii) ocorreu redução do número de iterações, pois a dimensão do domínio não

multiplicativo de penetração profunda diminuiu; e (iii) houve redução do tempo de CPU

pela justaposição da redução do número de pontos e da redução do número de iterações

externas. Vale ressaltar que no caso do reator ZION1, quando aplicamos a condição de

contorno tipo albedo, o seu domínio, com as regiões do sistema baffle-refletor

implícitas, tornou-se um domínio reentrante, e o processo de varredura se deu

obrigatoriamente de maneira controlada, o que foi grandemente facilitado pela escolha

Page 111: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

103

do esquema de iterativo FADIS com varredura TS. Sumarizando concluímos que o

método END2D1G-CN mostrou-se eficiente e gerou resultados precisos na aplicação da

condição de contorno tipo albedo. Esta característica nos estimula a prosseguir na

pesquisa nesta linha diretora, visando à melhoria da precisão em cálculos de malha

grossa, mediante representações dos termos de fuga transversal superiores.

Também no Capítulo V realizamos a aplicação de buckling axial geométrico

para gerarmos resultados em duas dimensões simulando resultados tridimensionais. Na

Tabela V.2.1 listamos os resultados gerados pelo método END2D1G-CN com o uso do

artifício matemático de buckling axial geométrico ao experimento do caso 4 apresentado

no Capítulo IV. Naquela tabela são exibidos os valores da distribuição da densidade de

potência por unidade de altura do núcleo e valores dos fluxos escalares médios

normalizados no interior das regiões gerados para o problema modelado a duas

dimensões, no plano xy com z = 0. Também listamos os valores da distribuição de

potência e dos fluxos escalares médios normalizados no volume do núcleo simulado a

partir do uso do artifício matemático de buckling axial geométrico com a altura do

núcleo H = 250 cm representando uma modelagem do problema em três dimensões com

direção axial homogênea. Verificamos que as razões entre os valores da densidade de

potência por unidade de altura do núcleo e da distribuição de potência, como também,

entre os valores dos fluxos escalares médios gerados nas modelagens a duas e a “três”

dimensões é da ordem de 2H / π, como mostramos no Apêndice A. Concluímos com

estes resultados que as aplicações do método END2D1G-CN, com implementação das

condições de contorno tipo albedo não convencionais e do buckling axial geométrico,

revelou um excelente desempenho.

De acordo com os resultados gerados, verificamos que o método END2D1G-CN

apresenta boa precisão para cálculos globais de reatores nucleares em grades espaciais

grossas. Enfatizamos, no entanto, que a aproximação constante considerada para os

termos de fuga transversal foi o ingrediente limitador da precisão do método que se

mostrou num balanço geral menos preciso que o convencional método NEM, que

considera expansões do fluxo de ordem superior. Isto, entretanto, também pode ser

implementado na família de métodos espectro-nodais. Propomos dois caminhos para

implementarmos esta melhoria nas aproximações: um caminho analítico e um caminho

heurístico. Seguindo o caminho analítico, devemos determinar outros momentos

espaciais do fluxo escalar e da corrente em relação a uma dada base, e.g., os polinômios

de Legendre. Este caminho analítico tem embasamento teórico mais forte, porém

Page 112: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

104

aumenta o número de equações discretizadas, considerando que momentos espaciais de

ordem superior aparecerão nas aproximações para os termos de fuga transversal. Por

outro lado, seguindo o caminho heurístico, conforme foi considerado no método nodal

analítico QUANDRY, podemos considerar aproximações polinomiais para os termos de

fuga transversal com formas heurísticas de se determinarem os seus coeficientes. Em

geral, usam-se conhecimentos físicos norteadores para a determinação dos coeficientes,

que, quando implementados nos métodos, podem gerar resultados cuja precisão muito

dependa do problema modelado. Como exemplo desta possibilidade, citamos o

problema-modelo considerado no caso 2 do Capítulo IV, cujos resultados gerados pelo

método QUANDRY foram bem menos precisos que os resultados gerados pelo nosso

método END2D1G-CN, apesar de as fugas transversais serem aproximadas por

polinômios quadráticos no método QUANDRY - ao ponto de este gerar resultados

absurdos do ponto de vista físico para grades espaciais grossas.

Estes bons resultados apresentados para as aplicações do método END2D1G-CN

aos problemas-modelo descritos ao longo dos Capítulos IV e V, conjugados com os

resultados livres de erros de truncamento gerados pelo método END1D2G aplicado ao

problema-modelo exibido na Tabela VI.3.2 do Capítulo VI, nos motivaram a apresentar

os fundamentos do método END2D2G-CN, que propomos no final da seção VI.3 do

Capítulo VI. Similarmente, seguimos os procedimentos utilizados nos Capítulos IV e

VI, nos quais mostramos os desenvolvimentos para chegarmos às equações END

constitutivas dos métodos END2D1G-CN e END1D2G respectivamente, para obtermos

as equações END constitutivas do método END2D2G-CN. Apontamos também um

caminho diretor para a arquitetura de um algoritmo convergente para o método

END2D2G-CN. Esperamos, em continuidade ao trabalho descrito nesta tese,

implementarmos o algoritmo proposto e publicarmos os seus resultados quando os

mesmos estiverem completamente testados.

Page 113: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

105

VII-2 Sugestões para Trabalhos Futuros

Nesta seção sugerimos alguns trabalhos que temos a intenção de concretizar a

partir dos resultados apresentados nesta tese:

aproximações quadráticas, cúbicas, ou de ordem polinomial maiores para os termos

de fuga transversal, primeiramente seguindo um caminho heurístico como

descrevemos na seção anterior;

reconstrução intra-nodal do fluxo escalar médio nas faces dos nodos;

implementação de algoritmos de aceleração das iterações externas, e.g., método de

aceleração de Chebyshev, método de aceleração de Wielandt, etc...

arquitetura de um algoritmo convergente para solução numérica nodal de problemas

de difusão multigrupo, i.e., um algoritmo convergente para o método END2D2G;

aplicação das condições de contorno tipo albedo a problemas bidimensionais

multigrupo;

aplicação do mecanismo de buckling axial para simulação de problemas à três

dimensões a partir de problemas bidimensionais multigrupo;

extensão de todo o trabalho desenvolvido para geometria tridimensional.

Page 114: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

106

APÊNDICE A

CÁLCULO DA DENSIDADE DE POTÊNCIA

Nós podemos determinar a potência como a taxa de energia liberada por fissão

no núcleo de um reator, multiplicando a densidade da taxa de reação de fissão para cada

região multiplicativa pela energia liberada por cada evento de fissão, i.e.,

∫∑ ΦΣ=Vi

dVP Vifi ,ε , (A.1)

onde, εi é a energia liberada por cada evento de fissão i, Σf,i é a seção de choque

macroscópica de fissão i e V é o fluxo escalar de nêutrons no volume V.

No caso de cálculo nodal, determinamos a potência, a partir da equação (A.1),

para um dado nodo arbitrário Ωijk, onde consideramos os parâmetros materiais

constantes, da seguinte maneira

ijkfijk zyx hhhP ΦΣ= ε , (A.2)

onde ijkΦ é o fluxo escalar médio no interior do nodo, que é dado por

∫∫∫=ΦV

dxdydzzyxhhh zyx

ijk ),,(1 φ . (A.3)

Relacionando a equação (A.2) com a equação (A.3), temos

∫∫∫Σ=ΦΣV

zyxzyx dxdydzzyxhhh

hhhhhhzyx

fijkf ),,(1 φεε , (A.4)

e conseqüentemente

ijkfzyxf hhhdxdydzzyx

V

ΦΣ=Σ ∫∫∫ εφε ),,( . (A.5)

Portanto,

ijkfzyxn hhhP ΦΣ= ε , (A.6)

que representa a potência gerada pelas reações de fissão no interior do volume do nodo

arbitrário Ωijk.

Page 115: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

107

Para uma dada região R do núcleo, que é subdividida em n nodos, teremos

ll

l

ΦΣ= ∑=

n

zyxfR hhhP1

)(ε , (A.7)

a potência gerada pelas reações de fissão no volume desta região, onde hxhyhz é volume

do nodo e os parâmetros materiais na região são constantes.

Para todo o núcleo, composto de NR regiões, teremos

ll

l

ΦΣ= ∑∑==

nNR

m

zyxmfNU hhhP11

)()(ε , (A.8)

que é a potência gerada pelas reações de fissão no volume do núcleo.

Para quantificar as potências geradas pelas reações de fissão, como apresentadas

nas equações (A.6), (A.7) e (A.8), vamos verificar mais detalhadamente alguns

parâmetros e suas unidades de medida nas equações. A energia liberada por evento de

fissão é conhecida em torno de aproximadamente 200 MeV, i.e,

ε ≅ 200 MeV =2.108 . 1,6.10-19 J = 3,2.10-11 J , (A.9)

a unidade de medida de Σf é (cm-1), a unidade de medida do fluxo escalar de nêutrons é

(nêutrons / cm2.s) e a unidade de medida do volume é (cm3). Portanto, a unidade da

potência é dada em J/s (Joules por segundo) que é igual a Watts.

Aqui, definimos um fator que denominamos de Fator de Potência ou Fator de

Normalização, o qual corresponde à razão entre a potência nominal (PN) do reator e a

potência gerada pelas reações de fissão no volume do núcleo (PNU) como apresentada na

equação (A.8), i.e.

NUPPNFP = , (A.10)

Este cálculo da potência gerada pelas reações de fissão e o cálculo do fator de

potência são utilizados em nosso método END bidimensional, no qual fizemos os

cálculos na área hxhy de um dado nodo arbitrário Ωij. As equações (A.6), (A.7) e (A.8)

tomam as seguintes formas

ijfyxn hhP ΦΣ⋅= −× 11102,3 . (A.11)

Page 116: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

108

A equação (A.11) representa a potência gerada pelas reações de fissão no interior do

nodo arbitrário Ωij , por unidade de comprimento de altura do núcleo. Portanto

escrevemos,

ll

l

ΦΣ⋅= ∑=

−×

n

yxfR hhP1

11 )(102,3 . (A.12)

A equação (A.12) representa a potência gerada pelas reações de fissão na região R do

núcleo subdividida em n nodos, por unidade de comprimento de altura do núcleo.

ll

l

ΦΣ⋅= ∑∑==

−×

nNR

m

yxmfNU hhP11

11 )()(102,3 . (A.13)

A equação (A.13) representa a potência gerada pelas reações de fissão no núcleo. Aonde

o fluxo escalar médio no interior da área A é dado por

∫∫=ΦA

dxdyyxhh yx

),(1 φl . (A.14)

O fator de potência aparece como apresentado na equação (A.10), com o denominador

na forma da equação (A.13).

Então, normalizamos pelo fator de potência, equação (A.10) bidimensional, os

fluxos escalares médios e a potência gerada pelas reações de fissão, equação (A.12), no

interior das regiões do domínio dos problemas apresentados. A potência gerada pelas

reações de fissão no interior das regiões denominamos de Fração de Potência.

Para o caso em que utilizamos o Buckling axial para simular problemas em três

dimensões, onde a altura axial do domínio é fixada, i.e., temos hz igual para todos as

regiões, as equações de potência tomam as seguintes formas

ijfyxz

n hhh

P ΦΣ⋅×= −

π2

102,3 11 . (A.15)

A equação (A.15) representa a potência gerada pelas reações de fissão no interior do

volume do nodo arbitrário Ωij com altura hz no buckling axial.

ll

l

ΦΣ⋅×= ∑=

−n

yxfz

R hhh

P1

11 )(2

102,3π

. (A.16)

A equação (A.16) representa a potência gerada pelas reações de fissão no volume da

região R do núcleo subdividida em n nodos, com altura hz no buckling axial, e

Page 117: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

109

ll

l

ΦΣ⋅×= ∑∑==

−nNR

m

yxmfz

NU hhh

P11

11 )()(2

102,3π

. (A.17)

A equação (A.17) representa a potência gerada pelas reações de fissão no volume do

núcleo, com altura hz. Aqui, o fluxo escalar médio é o mesmo apresentado na equação

(A.14), que surge do fato de fazermos

∫∫∫=Φz

zyx

ijk

h

A

dzzdxdyyxhhh

0

)( ),(1 ψφ , (A.18)

e

zH

Azπψ sen)( = , (A.19)

onde H = hz e A é a amplitude do fluxo que é determinada pela potência nominal do

reator. O fator de potência, nesse caso, aparece como apresentado na equação (A.10),

agora, com o denominador na forma da equação (A.17).

Page 118: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

110

APÊNDICE B

DETERMINAÇÃO DO PARÂMETRO DA CONDIÇÃO DE CONTORNO TIPOALBEDO PARA O CASO DE DIFUSÃO A UMA VELOCIDADE E DUAS

DIMENSÕES

B-1 Determinação do Parâmetro Albedo: Uma Região

Consideramos a equação da difusão integrada transversalmente na direção y com

aproximação constante para o termo de fuga transversal

[ ] 2/1,2/1,

)()(

ˆˆ1~1

~~

)(

2

2

yji

yjij

ijf

ija

j

JJkk

dx

dD

jeff

jji

x

xx

−+ −−ΦΣ=

ΦΣ+Φ−

ν . (B-1)

Supomos um meio não-multiplicativo, logo fazemos o termo de fonte de fissão igual a

zero e ademais desprezamos o termo de fuga, considerando os parâmetros materiais

constantes, isto é, a equação B-1 aparece como

)()( 0~~

2

2

=ΦΣ+Φ− xx jamjmdx

dD . (B-2)

Dividindo pelo coeficiente de difusão, obtemos

)()( 0~1~

22

2

=Φ−Φ xx jj Ldx

d , (B-3)

onde

am

mDL

Σ= , e o índice m representa o moderador ou refletor. (B-4)

A equação diferencial homogênea (B-2), admite solução do tipo

)(~ xx

j BeAex ΚΚ− +=Φ , (B-5)

onde

1

L=Κ . (B-6)

Page 119: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

111

Consideramos que a região não-multiplicativa (moderadora ou refletora) externa ao

núcleo seja muito grande ao longo da direção x, a qual desejamos substituir

aproximadamente pela condição de contorno tipo albedo, vide Figura B.1,

x

0 ∞

combustível refletor ou moderador

Figura B.1 – Domínio unidimensional de uma região de combustível e uma região

refletora infinita.

Considerando que, se x → ∞ implica em )(~

xjΦ → 0, conseqüentemente a constante

B = 0. Portanto a equação (B-5), nesse limite assume a forma

xj Aex Κ−=Φ )(

~ , (B-7)

e a derivada em relação à variável x aparece como

)()(~~

xx jx

j Aedx

dΦΚ−=Κ−=Φ Κ−

. (B-8)

Considerando a corrente como proporcional ao fluxo no contorno, então, no contorno

entre o combustível e o moderador a corrente pode ser escrita como

)()( 00~~

jxJ Φ= α . (B-9)

Utilizando a Lei de Fick na equação (B-7), temos que

)()()(~~~

xxx jmx

mjm DAeDdx

dDJ ΦΚ=Κ=Φ−= Κ−

, (B-10)

e fazendo x = 0 em (B-10), obtemos

)()( 00~~

jmDJ ΦΚ= . (B-11)

Comparando (B-9) com (B-11), concluímos que

( )ammmx D Σ=,α , (B-12)

onde o índice x representa a direção x, e m representa a região de moderador ou refletor.

Verificamos na expressão (B-12) que o parâmetro albedo é independente da

direção e dependente apenas dos parâmetros neutrônicos da zona material refletora,

portanto o índice x pode ser suprimido, e o parâmetro albedo aparece como

( )ammm D Σ=α . (B-13)

Page 120: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

112

B-2 Determinação do parâmetro da condição de contorno Albedo: Duas regiões

Mantendo algumas das considerações e suposições feitas no caso anterior de

uma região, e considerando, neste caso, um domínio de duas regiões, baffle e moderador

(ou refletor), na direção x, como representado na Figura B.2,

0 p ∞

combustível baffle refletor ou moderador x

Figura B.2 – Domínio unidimensional de uma região de combustível, uma região de

baffle e uma região refletora infinita

teremos duas equações diferenciais homogêneas, semelhantes à equação (B-3); uma

para a região do baffle e outra para a região do moderador. Estas equações admitem as

seguinte soluções:

)(.

2

.

1,

~ bxbx

bj eCeCxΚΚ− +=Φ (B-14)

e

)(.

4.

3,

~ mxmxmj eCeCx

ΚΚ− +=Φ (B-15)

onde,

1

b

bL

=Κ e

ba

bb

DL

Σ= , (B-16)

Lb é definido como o comprimento de difusão do nêutron na região do baffle b, e

1

mm L=Κ e

am

mm

DL

Σ= (B-17)

Lm é definido como o comprimento de difusão do nêutron na região do moderador ou

refletor m.

Utilizando a Lei de Fick para o fluxo na região do baffle, equação (B-14),

obtemos

( )[ ]bxbx

bbbjbb eCeCDdx

dDJ xx

ΚΚ− −Κ=Φ−= .

2

.

1, )()(~~

. (B-18)

No contorno da região do baffle, isto é, em x = 0 temos

Page 121: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

113

( )[ ]21)( 0~

CCDJ bbb −Κ= , (B-19)

e

)( 21, 0~

CCbj +=Φ , (B-20)

e no contorno da região do moderador, isto é, em x = p temos

( )[ ]bpbp

bbb eCeCDJ pΚΚ− −Κ= .

2

.

1)(~

, (B-21)

e

)(.

2

.

1,

~ bpbp

bj eCeCpΚΚ− +=Φ . (B-22)

Para o fluxo na região do moderador, quando x → ∞ implicará em )(,~

xmjΦ → 0,

conseqüentemente a constante C4 = 0. Analogamente, seguindo os passos do caso de

uma região, chegamos à corrente e ao fluxo no ponto x = p para o moderador

( ) mpmmm eCDJ p

Κ−Κ= .3)(

~ , (B-23)

e

mxmj eCx

Κ−=Φ .3, )(

~ . (B-24)

Agora, utilizando condições de contorno e de continuidade apropriadas podemos

determinar uma relação entre as constantes C1 , C2 e C3 afim de encontrarmos a

expressão para o parâmetro da condição de contorno tipo albedo de duas regiões.

Pela continuidade de corrente em x = p, temos a seguinte expressão

)()(~~

pp mb JJ = , (B-25)

isto é, igualando as equações (B-21) e (B-23) chegamos a

( )[ ] ( )[ ]mpmm

bpbp

bb eCDeCeCD Κ−ΚΚ− Κ=−Κ .3

.

2

.

1 . (B-26)

Pela continuidade de fluxo em x = p, temos que

)()(~~

pp mb Φ=Φ , (B-27)

isto é, igualando a equação (B-22) com a equação (B-24) chegamos a

mpbpbpeCeCeC Κ−ΚΚ− =+ .

3

.

2

.

1 , (B-28)

Pela condição de contorno em x = 0, temos que

)()( 00~~

bb xJ Φ= α , (B-29)

isto é, relacionando a equação (B-18) com a equação (B-20) para x = 0 obtemos

Page 122: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

114

( )[ ] [ ]2121 CCCCD xbb +=−Κ α . (B-30)

A partir do sistema de equações (B-26), (B-28) e (B-30), chegamos à seguinte

expressão para o parâmetro albedo para duas regiões refletoras

( )( )( ) ( )( )( )( ) ( )( )11

1122

22

, −Κ++Κ

+Κ+−ΚΚ= ΚΚ

ΚΚ

bb

bb

pmm

pbb

pmm

pbb

bbbmx eDeD

eDeDDα . (B-31)

Rearranjando (B-31) podemos expressar o parâmetro da condição de contorno tipo

albedo de duas regiões, baffle (b) e moderador (m), em termos de funções hiperbólicas

e, como vimos anteriormente a expressão será a mesma para ambas as direções x e y,

podendo suprimir o índice como segue:

ΣΣ+

ΣΣ

ΣΣ+

ΣΣ

Σ=

m

ma

mamb

ba

bab

m

ma

mamb

ba

bab

babbm

DpD

DpD

DpD

DpD

D

senhcosh

coshsenh

α . (B-32)

Analisando a expressão (B-32) nos seguintes casos assintóticos:

quando a região do baffle for preenchida com moderador, isto é,

mambabDD Σ=Σ , (B-33)

conseqüentemente a equação (B-32) assume a seguinte forma

Σ+

ΣΣ

Σ+

ΣΣ

Σ=

m

ma

m

ma

mam

m

ma

m

ma

mam

mambm

Dp

DpD

Dp

DpD

D

senhcosh

coshsenh

α , (B-34)

que é equivalente a

mambmD Σ=α . (B-35)

Page 123: modelagem computacional de problemas de difusão de nêutrons

115

quando a espessura da região do baffle for muito fina, isto é, quando p → 0, a

equação (B-32) toma a forma

( ) ( ) ( )( ) ( )

bab

mam

babmambab

mambab

babbm D

DD

DD

DDD

Σ

ΣΣ=

Σ+Σ

Σ+ΣΣ=

0senh0cosh

0cosh0senhα , (B-36)

e chegamos a

( )mambmD Σ=α . (B-37)

Verificamos que nos limites acima, o parâmetro da condição de contorno tipo albedo de

duas regiões, expressão (B-32), tende para o mesmo valor do parâmetro de uma região,

expressão (B-13).