堆芯流量分区是实现堆芯出口温度展平的重要手段,合理地分区可以提高反应堆的安全性和经济性。本文将人工智能优化算法与单通道模型进行耦合,构建了反应堆堆芯流量分区计算模型,分别开展遗传算法、差分进化算法、量子遗传算法在反应堆流量分区问题上的收敛性分析。根据所得最优算法,分别以寿期初功率分布、各燃料组件在整个寿期内最大功率为样本数据,基于小型长寿命自然循环铅铋快堆SPALLER-100开展两种不同流量分区方案对比分析。研究结果表明,在3种智能优化算法中,量子遗传算法在反应堆流量分区问题上收敛性最佳,能较快地搜索到最优分区结果;基于寿期初功率分布样本数据所得燃料组件最大出口温...