The Tristructural isotropic (TRISO)-coated particle fuel is a robust nuclear fuel proposed to be used for multiple modern nuclear technologies. Therefore, characterizing its safety is vital for the reliable operation of nuclear technologies. However, the TRISO fuel failure probabilities are small and the computational model is time consuming to evaluate them using traditional Monte Carlo-type approaches. In the paper, we present a multifidelity active learning approach to efficiently estimate small failure probabilities given an expensive computational model. Active learning suggests the next best training set for optimal subsequent predictive performance and multifidelity modeling uses cheaper low-fidelity models to approximate the high-fidelity model output. After presenting the multifidelity active learning approach, we apply it to efficiently predict TRISO failure probability and make comparisons to the reference results.


翻译:由三重结构隔热的粒子燃料(TRISO)是拟议用于多种现代核技术的强大核燃料,因此,安全性特征化对于核技术的可靠运行至关重要,然而,TRISO燃料失灵概率小,而计算模型则耗时使用传统的蒙特卡洛式方法进行评估。在论文中,我们提出了一种多维积极学习方法,以有效估计成本昂贵的计算模型下的小失灵概率。积极学习建议下一个最佳培训组,用于最佳后续预测性能和多异性模型,使用更廉价的低易性模型,以接近高易性能模型产出。在介绍多异性积极学习方法之后,我们应用它来有效预测TRISO失灵概率,并对参考结果进行比较。

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