一种基于全局守恒约束的核反应堆中子通量预测方法

本发明公开了一种基于全局守恒约束的核反应堆中子通量预测方法，属于核反应堆物理与机器学习交叉领域，包括：构建基于全局中子守恒约束的深度算子网络模型；收集不同参数下中子输运方程或中子扩散方程的解数据，构建训练数据集，并对深度算子网络模型训练，得到最优模型权重；利用最优模型权重对深度算子网络模型进行初始化后应用于不同参数下的中子输运方程或中子扩散方程求解，预测核反应堆对应区域内的中子通量分布。本发明通过引入描述中子全局守恒的物理约束项，能够显著提升DeepONet网络预测中子输运或中子扩散解的准确性与物理一致性，还能增强模型泛化能力和鲁棒性，特别适用于反应堆设计、堆芯分析及核安全评估领域的快速、高精度计算需求。