Speakers
Dr
保东 吴
(中国科学院计算技术研究所 计算机系统结构国家重点实验室)
Dr
士刚 李
(中国科学院计算技术研究所 计算机系统结构国家重点实验室)
Description
当前，能源和环境已成为阻碍我国可持续发展的两个严重问题，尤其是雾霾引起了强烈的社会关注。发展安全高效清洁的核能是解决上述问题的有效途径。借助于超级计算机的性能优势，使用计算机细粒度模拟的数值反应堆软件系统可以实现反应堆物理、热工水力、燃料及组件、反应堆化学、结构力学、安全分析等多种功能模块物理耦合。开发具有自主知识产权的可扩展、高可用的数值反应堆软件系统是我国核研究人员的使命和挑战，同时对于实现反应堆安全性能和反应堆功率的提升及延寿具有重要的研究意义。核反应堆压力容器(Reactor Pressure Vessel, RPV)作为核反应堆的关键核心设备，RPV长期受高温、高压和快中子辐照的影响,发生辐照脆化效应。其使用寿命直接影响了核电的经济性和安全性。RPV辐照损伤模拟作为数值反应堆中的重要模块之一，如何在原子尺度和时空尺度高精度正确模拟RPV辐照损伤缺陷演化过程是核材料性能优化过程中面临的主要问题之一。
目前使用的原子尺度RPV辐照损伤模拟方法能够模拟辐照脆化过程中的Cu、Ni、Mn等金属元素的析出过程和析出过程中产生的空位与Cu、Ni等金属原子相互作用形成的团簇形核。但是在模拟团簇形核逐渐长大的过程中表现出模拟时间周期长且缺乏对团簇成分和分布情况的整体性分析等缺点。近年来，随着动力学蒙特卡洛(Kinetic Monte Carlo, KMC)算法在晶粒生长、薄膜生成和气体在金属表面吸附等领域的模拟使用。基于高性能计算机开发针对材料辐照效应的原子尺度高性能可扩展的KMC算法模拟软件有望进一步深入理解材料的辐照损伤机理，为材料的性能优化奠定基础。
本文研究了基于KMC算法的核材料辐照缺陷演化模拟过程。对比分析了适用于模拟核材料缺陷演化的KMC算法软件SPPARKS和Mateo。SPPARKS是一个通用的并行KMC框架。SPPARKS采用了模拟应用和模拟流程相分离的方式，通过读取输入参数配置文件，初始化模拟区域，区域划分位点位置信息，确定计算间隔，随机选择执行事件迭代执行直到达到预定停止时间，最后输出模拟区域各点的位置信息和能量。Mateo是模拟大规模尺度的α-Fe中Cu析出过程的原子动力学蒙特卡洛算法。将Cu团簇作为一个整体加快模拟速度。在Mateo的模拟算法中，模拟了通过扩散过程控制合金辐照和热老化过程的显微组织和微量的演变。本文通过理论分析和实验验证的方法总结了目前KMC算法在核材料缺陷演化模拟方面的主要优势和需要解决的问题。
SPPARKS和Mateo的KMC模拟实验结果表明，SPPARKS在大规模并行环境下模拟铒晶格扩散反应表现出较好的并行性，能够充分发挥大规模集群的性能优势，缩短模拟运行时间提高KMC算法的模拟效率。但是使用SPPARKS模拟RPV辐照缺陷演化过程需要重新编写模拟原子结构和原子间作用势函数等程序。Mateo软件能够在小规模集群上准确模拟RPV辐照损伤演化过程。但其并行性较差难以达到高效并发模拟团簇形核生长的要求，需要对事件执行和原子迁移过程进行并行加速优化。比较修改SPPARKS的核材料缺陷演化模拟过程代码和实现Mateo高度并行化的复杂度，下一步将Mateo结合SPPARKS中区域划分并行化方法，优化Mateo中模拟原子作用力的通信量提高Mateo的并行性。
Primary author
Dr
保东 吴
(中国科学院计算技术研究所 计算机系统结构国家重点实验室)
