CN104934084B - 一种核电站燃料元件包壳破损监测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种核电站燃料元件包壳破损监测方法及系统，解决了现有技术中不能在线连续监测，或不能准确诊断燃料元件包壳破损形状等缺陷的技术问题，所述监测方法包括步骤：S1、在线监测获取堆芯运行状态数据和一回路冷却剂中特征核素的放射性活度浓度数据；S2、基于所述堆芯运行状态数据和放射性活度浓度数据，以及包壳破损的经验数据，进行N次循环迭代计算获得包壳破损的第N组实际诊断数据；S3、在第N组实际诊断数据与第N‑1次循环迭代计算获得的第N‑1组实际诊断数据的收敛系数小于等于预设值时，确定第N‑1组实际诊断数据为最终监测诊断结果；实现了在线连续监测和诊断燃料元件包壳是否破损及其破损性状、燃耗区域位置的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及核电站燃料元件包壳完整性监测技术领域，尤其涉及一种核电站燃料元件包壳破损监测方法及系统。
背景技术
燃料元件包壳担负着包容燃料芯块裂变产物的任务。如果燃料元件包壳破损，裂变产物将通过破口释放到一回路冷却剂中，对核电厂的安全运行产生潜在影响。在运行中及时准确地判断出燃料元件包壳是否破损，破口尺寸以及破损位置对核电厂的安全运行与经济运行具有重大贡献。
现有的核电厂对燃料元件包壳破损监测的办法主要包括：总γ(射线)在线监测法、核取样系统定期取样法和啜漏试验系统监测法。这些方法既有可取之处，也存在一定的弊端，具体说明如下：
1)对于现有的“总γ(射线)在线监测法”，其在一回路水中进行γ总放射性活度测量，这是一种对一回路水中的多种核素的总放射性进行在线连续监测的方法，如果燃料元件包壳发生破损，所监测到的总γ活度会有明显升高。这种方法的优点是可以对一回路冷却剂的放射性活度连续地进行监测。但是，这种方法并不能对燃料元件包壳破损进行较为详细的在线分析，无法判断燃料元件破损的大小及燃耗情况，且容易受到活化及腐蚀产物的干扰而发生误报。
2)对于现有的“核取样系统定期取样法”，这是一种定期对一回路冷却剂进行取样并对样品进行放射性分析的方法。它的优点是对样品的分析较为细致、准确。这种方法的缺点是无法连续进行在线监测，由于取样和对样品的实验分析需要一定的时间，受到样品中核素衰变的影响，这种方法容易造成对破口的判断不够及时；同时增加了人为因素的介入，增加结果的不确定性，并且增加了核电厂集体剂量和人员意外受照风险。
3)对于现有的“啜漏试验系统监测法”，这种方法是在停堆卸料期间，分为在线定性分析和离线定量分析两种。在线定性啜漏试验是对辐照后的燃料组件进行破损泄露探测，当燃料组件升至可伸缩套筒后，通过γ探测器测量Xe-133活度以判断燃料元件包壳是否存在破损。离线定量啜漏试验针对在线定性检测确定为有破损的燃料组件时进行定量分析，这种方法利用提高燃料组件周围流体的温度使燃料棒内裂变气体压力升高，裂变气体(如Xe-133)将加速向外逸出以便于探测。该方法可以定量的判断出燃料元件包壳破口的大小。但是，这种方法并非真正的在线监测，必须要停堆开盖以后才能进行，且极为耗时，可能会延长停堆时间，对核电厂运行的经济性是非常不利。
可见，现有技术中存在不能在线连续监测，或不能准确诊断燃料元件包壳破损形状等缺陷的技术问题。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的，不能在线连续监测，或不能准确诊断燃料元件包壳破损形状等缺陷的技术问题，提供一种核电站燃料元件包壳破损监测方法及系统，实现了在核电站运行期间，在线连续监测和诊断燃料元件包壳是否破损及其破损的性状、燃耗区域位置等，能够显著提高核电站运行的安全性和经济性。
一方面，本发明实施例提供了一种核电站燃料元件包壳破损监测方法，用于在核电站燃料元件包壳发生破损时，监测并诊断燃料元件包壳破损根数、破损尺寸和破损组件燃耗区域，所述监测方法包括步骤：
S1、在线监测获取堆芯运行状态数据和一回路冷却剂中特征核素的放射性活度浓度数据；
S2、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据，进行N次循环迭代计算获得所述包壳破损的第N组实际诊断数据；
S3、在所述第N组实际诊断数据与第N-1次循环迭代计算获得的第N-1组实际诊断数据趋于收敛且收敛系数小于等于预设值时，确定所述第N组实际诊断数据为最终监测诊断结果；
其中，N为大于等于1的整数，所述经验数据具体为在对所述包壳破损进行停堆检查时获得的包壳破损根数和破损尺寸的经验值。
可选的，所述步骤S2中第一次循环迭代包括子步骤：
S21、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损根数和破损尺寸的经验值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第一值；
S22、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损尺寸的经验值和所述包壳破损组件燃耗区域的第一值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损根数的第一值；
S23、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第一值和所述包壳破损根数的第一值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第一值；
其中，所述包壳破损组件燃耗区域的第一值、所述包壳破损根数的第一值和所述包壳破损尺寸的第一值构成第一组实际诊断数据。
可选的，在进行第N-1次所述循环迭代计算后获得的第N-1组实际诊断数据，包括所述包壳破损组件燃耗区域的第N-1值、所述包壳破损根数的第N-1值和所述包壳破损尺寸的第N-1值；所述步骤S2中第N次循环迭代包括子步骤：
S24、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值；
S25、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值；
S26、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值；
其中，所述包壳破损组件燃耗区域的第N值、所述包壳破损根数的第N值和所述包壳破损尺寸的第N值构成所述第N组实际诊断数据。
可选的，所述特征核素包含第一铯的同位素和第二铯的同位素，所述步骤S24具体为：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和堆芯运行时所述第一铯的同位素和所述第二铯的同位素分别在一回路冷却剂中的放射性活度浓度的比值，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值。
可选的，所述特征核素包含第一惰性气体和第一碘的同位素，所述步骤S25具体为：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第一惰性气体和第一碘的同位素的物理化学性质和在堆芯中的积存量，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值。
可选的，所述特征核素包含第二惰性气体和第二碘的同位素，所述步骤S26具体为：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第二惰性气体和第二碘的同位素在堆芯的泄露系数，第二碘的同位素的半衰期，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值。
另一方面，本发明实施例还提供了一种核电站燃料元件包壳破损监测系统，用于在核电站燃料元件包壳发生破损时，监测并诊断燃料元件包壳破损根数、破损尺寸和破损组件燃耗区域，所述监测系统包括：
数据获取模块，用于在线监测获取堆芯运行状态数据和一回路冷却剂中特征核素的放射性活度浓度数据；
实际诊断数据计算模块，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据，进行N次循环迭代计算获得所述包壳破损的第N组实际诊断数据；
监测诊断结果确定模块，用于在所述第N组实际诊断数据与第N-1次循环迭代计算获得的第N-1组实际诊断数据趋于收敛且收敛系数小于等于预设值时，确定所述第N组实际诊断数据为最终监测诊断结果；
其中，N为大于等于1的整数，所述经验数据具体为在对所述包壳破损进行停堆检查时获得的包壳破损根数和破损尺寸的经验值。
可选的，所述实际诊断数据计算模块包括：
第一包壳破损组件燃耗区域实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损根数和破损尺寸的经验值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第一值；
第一包壳破损根数实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损尺寸的经验值和所述包壳破损组件燃耗区域的第一值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损根数的第一值；
第一包壳破损尺寸实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第一值和所述包壳破损根数的第一值，计算获取包壳破损尺寸的第一值；
其中，所述包壳破损组件燃耗区域的第一值、所述包壳破损根数的第一值和所述包壳破损尺寸的第一值构成第一组实际诊断数据。
可选的，在进行第N-1次所述循环迭代计算后获得的第N-1组实际诊断数据，包括所述包壳破损组件燃耗区域的第N-1值、所述包壳破损根数的第N-1值和所述包壳破损尺寸的第N-1值；所述实际诊断数据计算模块还包括：
第N包壳破损组件燃耗区域实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值；
第N包壳破损根数实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值；
第N包壳破损尺寸实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值；
其中，所述包壳破损组件燃耗区域的第N值、所述包壳破损根数的第N值和所述包壳破损尺寸的第N值构成所述第N组实际诊断数据。
可选的，所述特征核素包含第一铯的同位素和第二铯的同位素，所述第N包壳破损组件燃耗区域实际值计算单元，具体用于：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和堆芯运行时所述第一铯的同位素和所述第二铯的同位素分别在一回路冷却剂中的放射性活度浓度的比值，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值。
可选的，所述特征核素包含第一惰性气体和第一碘的同位素，所述第N包壳破损根数实际值计算单元，具体用于：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第一惰性气体和第一碘的同位素的物理化学性质和在堆芯中的积存量，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值。
可选的，所述特征核素包含第二惰性气体和第二碘的同位素，所述第N包壳破损尺寸实际值计算单元，具体用于：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第二惰性气体和第二碘的同位素在堆芯的泄露系数，第二碘的同位素的半衰期，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值。
本发明实施例提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于在本发明实施例中，在进行核电站燃料元件包壳破损监测诊断时，通过在线(即在核电站运行期间)获取堆芯运行状态数据和一回路冷却剂中特征核素的放射性活度浓度数据，并基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据(具体为，在对所述包壳破损进行停堆检查时获得的包壳破损根数和破损尺寸的经验值)，进行N次循环迭代计算获得所述包壳破损的第N组实际诊断数据，在所述第N组实际诊断数据与第N-1次循环迭代计算获得的第N-1组实际诊断数据趋于收敛且收敛系数小于等于预设值时，确定所述第N组实际诊断数据为最终监测诊断结果；有效地解决了现有技术中不能在线连续监测，或不能准确诊断燃料元件包壳破损形状等缺陷的技术问题，实现了在核电站运行期间，在线连续监测和诊断燃料元件包壳是否破损及其破损的性状、燃耗区域位置等的技术效果，有利于显著提高核电站运行的安全性和经济性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种核电站燃料元件包壳破损监测方法流程图；
图2为本发明实施例提供的第一种核电站燃料元件包壳破损监测系统结构框图；
图3为本发明实施例提供的第二种核电站燃料元件包壳破损监测系统结构框图；
图4为本发明实施例提供的第三种核电站燃料元件包壳破损监测系统结构框图。
具体实施方式
本发明实施例通过提供一种核电站燃料元件包壳破损监测方法，解决了现有技术中存在的不能在线连续监测，或不能准确诊断燃料元件包壳破损形状等缺陷的技术问题，实现了在核电站运行期间，在线连续监测和诊断燃料元件包壳是否破损及其破损的性状、燃耗区域位置等的技术效果。
本发明实施例的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：
本发明实施例提供了一种核电站燃料元件包壳破损监测方法，用于在核电站燃料元件包壳发生破损时，监测并诊断燃料元件包壳破损根数、破损尺寸和破损组件燃耗区域，所述监测方法包括步骤：S1、在线监测获取堆芯运行状态数据和一回路冷却剂中特征核素的放射性活度浓度数据；S2、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据，进行N次循环迭代计算获得所述包壳破损的第N组实际诊断数据；S3、在所述第N组实际诊断数据与第N-1次循环迭代计算获得的第N-1组实际诊断数据趋于收敛且收敛系数小于等于预设值时，确定所述实际诊断数据为最终监测诊断结果；其中，N为大于等于1的整数，所述经验数据具体为在对所述包壳破损进行停堆检查时获得的包壳破损根数和破损尺寸的经验值。
可见，在本发明实施例中，以核燃料的裂变反应理论及裂变产物在压水反应堆核电厂一回路冷却剂中的释放、迁移、沉积的机理为理论依据，建立基于一回路冷却剂中特征核素活度分析的燃料元件包壳破损诊断的数学模型，具体的，在燃料元件包壳出现破损后，根据包壳破口的大小、位置不同，且因各核素的物理化学性质不同，从破口释放出的特征核素的量也不同，本方案利用大量的理论计算并结合核电站的运行经验数据，建立起一套关于包壳破损性状、位置和一回路冷却剂中特征核素放射性活度的监测诊断方法，有效地解决了现有技术中不能在线连续监测，或不能准确诊断燃料元件包壳破损形状等缺陷的技术问题，实现了在核电站运行期间，在线连续监测和诊断燃料元件包壳是否破损及其破损的性状、燃耗区域位置等的技术效果，有利于显著提高核电站运行的安全性和经济性。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
实施例一
在核电站(如压水堆核电站)运行期间，当核电站燃料元件包壳发生破损时，核燃料裂变产生的特征核素，如碘(I)、氙(Xe)等核素，在一回路冷却剂中释放、迁移和沉积，并且根据包壳破口的大小、位置不同，且因各核素的物理化学性质不同，从破口释放出的特征核素的量也不同。
请参考图1，本申请实施例提供了一种核电站燃料元件包壳破损监测方法，用于在核电站燃料元件包壳发生破损时，监测并诊断燃料元件包壳破损根数、破损尺寸和破损组件燃耗区域，所述监测方法包括步骤：
S1、在线(即在核电站运行期间)监测获取堆芯运行状态数据和一回路冷却剂中特征核素的放射性活度浓度数据；
S2、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据，进行N次循环迭代计算获得所述包壳破损的第N组实际诊断数据；其中，所述经验数据具体为核电站(具体可以为压水堆核电站)运行过程中在对所述包壳破损进行停堆检查(非连续)时获得的包壳破损根数和破损尺寸的经验值，通常所述经验数据还包括破损组件燃耗区域的经验值；
S3、在所述第N组实际诊断数据与第N-1次循环迭代计算获得的第N-1组实际诊断数据趋于收敛且收敛系数小于等于预设值(如0.5％、5％等)时，确定所述第N组实际诊断数据为最终监测诊断结果；其中，所述第N组实际诊断数据具体为通过本发明方案对所述包壳破损进行监测诊断获得的包壳破损根数、破损尺寸和破损组件燃耗区域的第N组实际值。
具体的，步骤S1中，所述一回路冷却剂中特征核素的放射性活度浓度数据通过探测仪器探测一回路系统管道获得，所述堆芯运行状态数据包括反应堆设计参数、燃料设计参数和其它设计参数，分别如表1-3所示：
表1反应堆设计参数
表2燃料设计参数
表3其它设计参数
进一步，对于执行步骤S2获取第N组实际诊断数据的循环迭代次数N，主要决定于所述包壳破损的经验数据的选取，即经验数据选取得当那么所需要的循环迭代次数少，选取不当那么所需要的循环迭代次数多。
下面首先介绍第一组实际诊断数据的获取步骤，具体的，所述步骤S2中第一次循环迭代包括子步骤：
S21、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损根数和破损尺寸的经验值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第一值；
S22、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损尺寸的经验值和所述包壳破损组件燃耗区域的第一值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损根数的第一值；
S23、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第一值和所述包壳破损根数的第一值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第一值；
其中，所述包壳破损组件燃耗区域的第一值、所述包壳破损根数的第一值和所述包壳破损尺寸的第一值构成第一组实际诊断数据。
在具体实施过程中，虽然不排除当所述经验数据的选取得当且只需要一次计算便可得到满足要求的实际诊断数据的可能性，但是这种可能性极小，根据实际经验可知，在通常情况下，当所述预设值定为0.5％时，N的值会大于500，即在实际应用中，多次循环迭代是必不可少的。这里所说的“循环迭代”是指：当执行第一次循环迭代获得的第一组实际诊断数据与所述包壳破损的经验数据不收敛或收敛系数大于所述预设值时，基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第一组实际诊断数据，进行第二次循环迭代计算获得所述包壳破损的第二组实际诊断数据，并判断所述第二组实际诊断数据与所述第一组实际诊断数据是否收敛且收敛系数是否小于等于所述预设值，依此类推进行N次循环迭代计算，直至最终求出第N组实际诊断数据与第N-1次循环迭代计算获得的第N-1组实际诊断数据趋于收敛且收敛系数小于等于预设值时，确定所述第N组实际诊断数据为最终监测诊断结果。
具体的，在进行第N-1次所述循环迭代计算后获得的第N-1组实际诊断数据，包括所述包壳破损组件燃耗区域的第N-1值、所述包壳破损根数的第N-1值和所述包壳破损尺寸的第N-1值；所述步骤S2中第N次循环迭代包括子步骤：
S24、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值；
S25、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值；
S26、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值；
其中，所述包壳破损组件燃耗区域的第N值、所述包壳破损根数的第N值和所述包壳破损尺寸的第N值构成所述第N组实际诊断数据。
进一步，根据实际应用中核电站核燃料元件包壳破损时，一回路冷却剂中的特征核素情况，对上述步骤S24～S26进行具体介绍：
1)所述特征核素包含铯的第一铯的同位素(如Cs-134)和第二铯的同位素(如Cs-137)，所述步骤S24具体为：基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和堆芯运行时所述第一铯的同位素和所述第二铯的同位素分别在一回路冷却剂中的放射性活度浓度的比值，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值。
具体的，对于包壳破损组件燃耗区域的实际值的计算，利用了堆芯运行时铯同位素的如下特点：①Cs-134和Cs-137释放到一回路冷却剂中的泄漏系数相同，故Cs-134和Cs-137两种核素在冷却剂中的活度浓度的比值ACs-134,m/ACs-137,m与其在燃料棒内的核素积存量比值ACs-134,f/ACs-137,f相同；②比值ACs-134,f/ACs-137,f随着燃料燃耗的加深而增加。基于以上两点，可求解得到堆芯稳态运行时Cs-134和Cs-137在不同燃耗条件下在燃料棒内的积存量；并且在核电站核电机组的燃料管理设计中堆芯实行分区装料，同一区中的燃料燃耗基本相近。将上述计算得到的燃耗与ACs-134,f/ACs-137,f关系曲线与测量得到的一回路冷却剂中的ACs-134,m/ACs-137,m相比较，由插值分析即可计算出发生破损燃料棒的燃耗值，从而得到其所在分区的位置信息。
2)所述特征核素包含第一惰性气体和第一碘的同位素，所述步骤S25具体为：基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第一惰性气体和第一碘的同位素的物理化学性质和在堆芯中的积存量，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值。其中，所述第一惰性气体具体指惰性气体Kr-85m、Kr-87、Kr-88、Xe-133、Xe-135，所述第一碘的同位素具体指I-131、I-133。
具体的，在考虑沾污铀的影响的基础上，可知当堆芯稳态运行达到平衡状态时包壳破损根数的瞬态值，进一步，结合泄漏到冷却剂中第一惰性气体和所述第一碘的同位素在堆芯的积存量的不同及各核素物理化学性质的不同，可求出泄漏到冷却剂中的第一惰性气体和所述第一碘的同位素的原子数，于是，在获得测量得到的冷却剂中第一惰性气体和所述第一碘的同位素的活度浓度数据时，可使用最小二乘法将通过上述不同裂变产物(Kr-85m、Kr-87、Kr-88、Xe-133、Xe-135、I-131和I-133)计算得到的包壳破损根数进行拟合，进而求出包壳破损根数的实际值。
3)所述特征核素包含第二惰性气体和第二碘的同位素，所述步骤S26具体为：基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第二惰性气体和第二碘的同位素在堆芯的泄露系数，第二碘的同位素的半衰期，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值。其中，所述第二惰性气体具体指Xe-133，所述第二碘的同位素具体指I-131和I-133，根据Xe-133、I-131、I-133等核素的产生量、物理性质、半衰期的不同，并利用它们之间相互的比值关系判断燃料棒包壳破损的尺寸。
具体的，诊断燃料棒破损尺寸，利用了不同包壳破损尺寸情况下各裂变产物原子释放到冷却剂主回路的泄漏系数的差异，主要基于以下两点：①所述第二惰性气体与所述第二碘的同位素在相同包壳破口尺寸条件下泄漏系数的差异：第二惰性气体(如Xe-133)在包壳破损尺寸越小的情况下泄漏系数就越大，而碘的释放过程较缓慢，许多碘的同位素在通过破口进入到一回路冷却剂前就已经衰变；②当碘积存于包壳间隙中时，不同的同位素半衰期之间存在差异：在较小包壳破口情况下，相同积存量的短寿命的I-133将比长寿命的I-131衰变更多，从而减少了I-133释放到一回路冷却剂中的量。根据上述两点，可通过计算拟合出包壳破损尺寸h与两种核素(Xe-133和I-131)在冷却剂中的释放份额比AXe-133,c/AI-131,c之间的比值，以及破口尺寸h与两种核素(I-131和I-133)在冷却剂中的释放份额比AI-131,c/AI-133,c之间的比值的关系曲线，代入实际测量到的一回路冷却剂中两种核素(Xe-133和I-131)在冷却剂中的活度浓度的比值AXe-133,m/AI-131,m和两种核素(I-131和I-133)在冷却剂中的活度浓度的比值AI-131,m/AI-133,m，通过插值计算得到包壳破损尺寸的实际值。
总而言之，本发明方案基于燃料元件包壳出现破损后，根据包壳破口的大小、位置不同，且因各核素的物理化学性质不同，从破口释放出的特征核素的量也不同，利用大量的理论计算并结合核电站的运行经验数据，建立了一套利用一回路冷却剂特征核素放射性活度分析包壳破损性状、破损燃耗区域位置的诊断模型，可以在核电站运行期间，在线连续监测和诊断燃料元件包壳是否破损及破损的性状、燃耗区域位置等，能够弥补现有监测方法的不足，并且能显著提高核电站运行的安全性和经济性。
实施例二
基于同一发明构思，请参考图2，本发明实施例还提供了一种核电站燃料元件包壳破损监测系统，用于在核电站燃料元件包壳发生破损时，监测并诊断燃料元件包壳破损根数、破损尺寸和破损组件燃耗区域，当核电站燃料元件包壳发生破损时，核燃料裂变产生的特征核素在一回路冷却剂中释放、迁移和沉积，所述监测系统包括：
数据获取模块10，用于在线监测获取堆芯运行状态数据和一回路冷却剂中特征核素的放射性活度浓度数据；
实际诊断数据计算模块20，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据，进行N次循环迭代计算获得所述包壳破损的第N组实际诊断数据；
监测诊断结果确定模块30，用于在所述第N组实际诊断数据与第N-1次循环迭代计算获得的第N-1组实际诊断数据趋于收敛且收敛系数小于等于预设值时，确定所述第N组实际诊断数据为最终监测诊断结果；
其中，N为大于等于1的整数，所述经验数据具体为对在所述包壳破损进行监测诊断获得的包壳破损根数和破损尺寸的经验值；通常所述经验数据还包括破损组件燃耗区域的经验值。
在具体实施过程中，请参考图3，实际诊断数据计算模块20包括：
第一包壳破损组件燃耗区域实际值计算单元201-1，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损根数和破损尺寸的经验值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第一值；
第一包壳破损根数实际值计算单元202-1，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损尺寸的经验值和所述包壳破损组件燃耗区域的第一值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损根数的第一值；
第一包壳破损尺寸实际值计算单元203-1，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第一值和所述包壳破损根数的第一值，计算获取包壳破损尺寸的第一值；
其中，所述包壳破损组件燃耗区域的第一值、所述包壳破损根数的第一值和所述包壳破损尺寸的第一值构成第一组实际诊断数据。
进一步，仍请参考图3，在进行第N-1次所述循环迭代计算后获得的第N-1组实际诊断数据，包括所述包壳破损组件燃耗区域的第N-1值、所述包壳破损根数的第N-1值和所述包壳破损尺寸的第N-1值；实际诊断数据计算模块20还包括：
第N包壳破损组件燃耗区域实际值计算单元201-N，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值；
第N包壳破损根数实际值计算单元202-N，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值；
第N包壳破损尺寸实际值计算单元203-N，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值；
其中，所述包壳破损组件燃耗区域的第N值、所述包壳破损根数的第N值和所述包壳破损尺寸的第N值构成所述第N组实际诊断数据。
进一步，根据实际应用中核电站核燃料元件包壳破损时，一回路冷却剂中的特征核素情况，对上述第N包壳破损组件燃耗区域实际值计算单元201-N、第N包壳破损根数实际值计算单元202-N和第N包壳破损尺寸实际值计算单元203-N进行具体介绍：
1)所述特征核素包含铯的第一铯的同位素(如Cs-134)和第二铯的同位素(如Cs-137)，包壳破损组件燃耗区域实际值计算单元201-N，具体用于：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和堆芯运行时所述第一铯的同位素和所述第二铯的同位素分别在一回路冷却剂中的放射性活度浓度的比值，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值。
2)所述特征核素包含第一惰性气体和第一碘的同位素，包壳破损根数实际值计算单元202-N，具体用于：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第一惰性气体和第一碘的同位素的物理化学性质和在堆芯中的积存量，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值。其中，所述第一惰性气体具体指惰性气体Kr-85m、Kr-87、Kr-88、Xe-133、Xe-135，所述第一碘的同位素具体指I-131、I-133。3)所述特征核素包含第二惰性气体和第二碘的同位素，包壳破损尺寸实际值计算单元203-N，具体用于：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第二惰性气体和第二碘的同位素在堆芯的泄露系数，第二碘的同位素的半衰期，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值。其中，所述第二惰性气体具体指Xe-133，所述第二碘的同位素具体指I-131和I-133，根据Xe-133、I-131、I-133等核素的产生量、物理性质、半衰期的不同，并利用它们之间相互的比值关系判断燃料棒包壳破损的尺寸。
根据上面的描述，上述核电站燃料元件包壳破损监测系统用于实施上述核电站燃料元件包壳破损监测方法，所以，该系统的一个或多个实施例与该方法的实施过程一致，在此就不再一一赘述了。
实施例三
请参考图4，根据如实施例一所述的燃料包壳破损诊断模型及核电厂一回路冷却剂中放射性核素的性质，本发明实施例还提出了另一种核电站燃料元件包壳破损监测系统，包括：用于对一回路冷却剂中化学和容积控制系统(RCV)管道中的放射性核素进行探测的数据获取模块41，和与数据获取模块41相连的数据处理模块42。数据获取模块41由探测部件单元411(如GEM P型同轴HPGe探测器)、γ谱仪412、探头冷却器413以及4π铅屏蔽体(图中未画出)组成。具体的，探测部件单元411包括探测管道和γ谱探头(图中未画出)，考虑降低周围环境对探测的干扰，探测管道和γ谱探头均设置于4π铅屏蔽体内；所述探头冷却器413具体为杜瓦瓶，用于在探测过程中，对所述γ谱探头进行冷却。数据获取模块41具体工作原理为：通过探测部件单元411探测获取RCV管道中放射性核素发出的γ衰变能量谱数据，并将所述放射性核素发出的γ衰变能量谱数据，发送于γ谱仪412(如多道谱分析仪)进行解谱，以将所述γ衰变能量谱数据转换为各特征核素的放射性活度浓度。
在具体实施过程中，数据处理模块42具体可以为工业用计算机，可设置在远离放射性核素探测区域的其它区域，以减少工作人员的受照风险。数据处理模块42包括：接口和控制单元，以及与所述接口和控制单元相连的燃料元件破损分析单元，所述燃料元件破损分析单元的具体功能同上述实施例二中实际诊断数据计算模块20和监测诊断结果确定模块30。其中，所述接口和控制单元通过网络接收来自前端数据获取模块41测量得到的各特征核素的放射性活度浓度，并将其传输给后端的所述燃料元件破损分析单元，以分析燃料元件包壳的破损性状，与此同时提供多种报警方式，包括窗口显示报警、播放声音报警、移动终端报警等，还可同步实现数据传输和打印，及时提醒核电厂运行人员。所述燃料元件破损分析单元在接收到各特征核素的放射性活度浓度数据后，将结合在线监测获取的堆芯运行状态数据和所述包壳破损的经验数据(预先存储于所述燃料元件破损分析单元的存储器中)分析燃料元件的破损性状，立即同步分析燃料棒破损比例、破口大小和所在的燃耗区等重要信息，并将诊断结果输出到人机终端，同时在必要时通过所述接口和控制单元发出控制/报警信号，及时提醒核电厂操作运行人员。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (12)
1.一种核电站燃料元件包壳破损监测方法，用于在核电站燃料元件包壳发生破损时，监测并诊断燃料元件包壳破损根数、破损尺寸和破损组件燃耗区域，其特征在于，所述监测方法包括步骤：
S1、在线监测获取堆芯运行状态数据和一回路冷却剂中特征核素的放射性活度浓度数据,所述堆芯运行状态数据包括反应堆设计参数、燃料设计参数和其它设计参数；
S2、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据，进行循环迭代计算，执行第一次循环迭代获得第一组实际诊断数据，所述包壳破损组件燃耗区域的第一值、所述包壳破损根数的第一值和所述包壳破损尺寸的第一值构成第一组实际诊断数据；
进行N次循环迭代计算，获得所述包壳破损的第N组实际诊断数据，所述包壳破损组件燃耗区域的第N值、所述包壳破损根数的第N值和所述包壳破损尺寸的第N值构成所述第N组实际诊断数据；
S3、在所述第N组实际诊断数据趋于收敛且收敛系数小于等于预设值时，确定所述第N组实际诊断数据为最终监测诊断结果，所述第N组实际诊断数据具体为通过所述核电站燃料元件包壳破损监测方法对所述包壳破损进行监测诊断获得的包壳破损根数、破损尺寸和破损组件燃耗区域的第N组实际值；
其中，N为大于等于1的整数，所述经验数据具体为在对所述包壳破损进行停堆检查时获得的包壳破损根数和破损尺寸的经验值，所述经验数据还包括破损组件燃耗区域的经验值。
2.如权利要求1所述的核电站燃料元件包壳破损监测方法，其特征在于，所述步骤S2中第一次循环迭代包括子步骤：
S21、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损根数和破损尺寸的经验值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第一值；
S22、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损尺寸的经验值和所述包壳破损组件燃耗区域的第一值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损根数的第一值；
S23、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第一值和所述包壳破损根数的第一值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第一值。
3.如权利要求2所述的核电站燃料元件包壳破损监测方法，其特征在于，在进行第N-1次所述循环迭代计算后获得的第N-1组实际诊断数据，包括所述包壳破损组件燃耗区域的第N-1值、所述包壳破损根数的第N-1值和所述包壳破损尺寸的第N-1值；所述步骤S2中第N次循环迭代包括子步骤：
S24、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值；
S25、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值；
S26、基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值。
4.如权利要求3所述的核电站燃料元件包壳破损监测方法，其特征在于，所述特征核素包含第一铯的同位素和第二铯的同位素，所述步骤S24具体为：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和堆芯运行时所述第一铯的同位素和所述第二铯的同位素分别在一回路冷却剂中的放射性活度浓度的比值，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值。
5.如权利要求3所述的核电站燃料元件包壳破损监测方法，其特征在于，所述特征核素包含第一惰性气体和第一碘的同位素，所述步骤S25具体为：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第一惰性气体和第一碘的同位素的物理化学性质和在堆芯中的积存量，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值。
6.如权利要求3所述的核电站燃料元件包壳破损监测方法，其特征在于，所述特征核素包含第二惰性气体和第二碘的同位素，所述步骤S26具体为：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第二惰性气体和第二碘的同位素在堆芯的泄露系数，第二碘的同位素的半衰期，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值。
7.一种核电站燃料元件包壳破损监测系统，用于在核电站燃料元件包壳发生破损时，监测并诊断燃料元件包壳破损根数、破损尺寸和破损组件燃耗区域，其特征在于，所述监测系统包括：
数据获取模块，用于在线监测获取堆芯运行状态数据和一回路冷却剂中特征核素的放射性活度浓度数据,所述堆芯运行状态数据包括反应堆设计参数、燃料设计参数和其它设计参数；
实际诊断数据计算模块，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据，进行循环迭代计算，执行第一次循环迭代获得第一组实际诊断数据，所述包壳破损组件燃耗区域的第一值、所述包壳破损根数的第一值和所述包壳破损尺寸的第一值构成第一组实际诊断数据；
进行N次循环迭代计算，获得所述包壳破损的第N组实际诊断数据，所述包壳破损组件燃耗区域的第N值、所述包壳破损根数的第N值和所述包壳破损尺寸的第N值构成所述第N组实际诊断数据；
监测诊断结果确定模块，用于在所述第N组实际诊断数据趋于收敛且收敛系数小于等于预设值时，确定所述第N组实际诊断数据为最终监测诊断结果，所述第N组实际诊断数据具体为通过所述核电站燃料元件包壳破损监测系统对所述包壳破损进行监测诊断获得的包壳破损根数、破损尺寸和破损组件燃耗区域的第N组实际值；
其中，N为大于等于1的整数，所述经验数据具体为在对所述包壳破损进行停堆检查时获得的包壳破损根数和破损尺寸的经验值，所述经验数据还包括破损组件燃耗区域的经验值。
8.如权利要求7所述的核电站燃料元件包壳破损监测系统，其特征在于，所述实际诊断数据计算模块包括：
第一包壳破损组件燃耗区域实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损根数和破损尺寸的经验值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第一值；
第一包壳破损根数实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损的经验数据中的包壳破损尺寸的经验值和所述包壳破损组件燃耗区域的第一值，进行第一次循环迭代计算获取包壳破损根数的第一值；
第一包壳破损尺寸实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第一值和所述包壳破损根数的第一值，计算获取包壳破损尺寸的第一值。
9.如权利要求8所述的核电站燃料元件包壳破损监测系统，其特征在于，在进行第N-1次所述循环迭代计算后获得的第N-1组实际诊断数据，包括所述包壳破损组件燃耗区域的第N-1值、所述包壳破损根数的第N-1值和所述包壳破损尺寸的第N-1值；所述实际诊断数据计算模块还包括：
第N包壳破损组件燃耗区域实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值；
第N包壳破损根数实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值；
第N包壳破损尺寸实际值计算单元，用于基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和特征核素的放射性活度浓度数据，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值。
10.如权利要求9所述的核电站燃料元件包壳破损监测系统，其特征在于，所述特征核素包含第一铯的同位素和第二铯的同位素，所述第N包壳破损组件燃耗区域实际值计算单元，具体用于：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据和堆芯运行时所述第一铯的同位素和所述第二铯的同位素分别在一回路冷却剂中的放射性活度浓度的比值，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损根数和破损尺寸的第N-1值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损组件燃耗区域的第N值。
11.如权利要求9所述的核电站燃料元件包壳破损监测系统，其特征在于，所述特征核素包含第一惰性气体和第一碘的同位素，所述第N包壳破损根数实际值计算单元，具体用于：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第一惰性气体和第一碘的同位素的物理化学性质和在堆芯中的积存量，以及所述第N-1组实际诊断数据中的包壳破损尺寸的第N-1值和所述包壳破损组件燃耗区域的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损根数的第N值。
12.如权利要求9所述的核电站燃料元件包壳破损监测系统，其特征在于，所述特征核素包含第二惰性气体和第二碘的同位素，所述第N包壳破损尺寸实际值计算单元，具体用于：
基于在线监测获取的堆芯运行状态数据，第二惰性气体和第二碘的同位素在堆芯的泄露系数，第二碘的同位素的半衰期，以及所述包壳破损组件燃耗区域的第N值和所述包壳破损根数的第N值，进行第N次循环迭代计算获取包壳破损尺寸的第N值。
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