[論文レビュー] Combining Total Monte Carlo and Benchmarks for nuclear data uncertainty propagation on an LFRs safety parameters

E. Alhassan, Henrik Sjöstrand+6 more|arXiv (Cornell University)|Mar 26, 2013

Nuclear reactor physics and engineering被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、統合的ベンチマークをTotal Monte Carlo (TMC) フレームワークに統合することで、原子炉安全パラメータにおける核データ不確実性を低減する新規手法を提案する。Pu-239 Jezebelベンチマークを用いたカイ二乗に基づく受容/拒否基準を適用することで、$k_{\text{eff}}$ の不確実性を748 pcmから443 pcmに低減した。これは、ベンチマークに裏付けられたフィルタリングが、リチウム冷却炉設計における不確実性伝播のTMCの正確性と再現性を顕著に向上させることを示している。

ABSTRACT

Analyses are carried out to assess the impact of nuclear data uncertainties on keff for the European Lead Cooled Training Reactor (ELECTRA) using the Total Monte Carlo method. A large number of Pu-239 random ENDF-formated libraries generated using the TALYS based system were processed into ACE format with NJOY99.336 code and used as input into the Serpent Monte Carlo neutron transport code to obtain distribution in keff. The keff distribution obtained was compared with the latest major nuclear data libraries - JEFF-3.1.2, ENDF/B-VII.1 and JENDL-4.0. A method is proposed for the selection of benchmarks for specific applications using the Total Monte Carlo approach. Finally, an accept/reject criterion was investigated based on chi square values obtained using the Pu-239 Jezebel criticality benchmark. It was observed that nuclear data uncertainties in keff were reduced considerably from 748 to 443 pcm by applying a more rigid acceptance criteria for accepting random files.

研究の動機と目的

• 欧州リチウム冷却炉訓練用原子炉（ELECTRA）の臨界パラメータにおける核データ不確実性を、Total Monte Carlo (TMC) 法を用いて低減すること。
• TMCアプリケーションに適したベンチマークを自動的かつ再現可能に選択する手法を開発し、主観的な「目視」選択を置き換えること。
• 核データ不確実性に与える$\chi^2$ 値の制限の影響を調査すること。
• ベンチマークに基づくフィルタリングによって達成可能な$k_{\text{eff}}$ 不確実性の低減を定量すること。

提案手法

• TALYSに基づくTENDLシステムを用いて、740個のランダムなPu-239 ENDFフォーマットの核データファイルを生成した。
• すべてのランダムファイルを、Serpentモンテカルロコードで使用可能にするために、1200 KでNJOY99.336を用いてACEフォーマットに変換した。
• 50,000個のネイロン粒子/サイクルおよび500サイクルのアクティブサイクルを用いて、3次元フルコアELECTRAモデルにおける臨界計算を実施し、$k_{\text{eff}}$ の分布を取得した。
• 主なライブラリ（JEFF-3.1.2、ENDF/B-VII.1、JENDL-4.0）の結果と比較することで、TMCから得られた$k_{\text{eff}}$ 分布の妥当性を検証した。
• Pu-239 Jezebelベンチマークを用いたカイ二乗受容/拒否基準を適用し、最も代表的なファイルのみを選択するための$\chi^2$ しきい値を用いたフィルタリングを実施した。
• ELECTRAにおける$k_{\text{eff}}$ 値とJezebelベンチマークとの間の相関分析を実施し、ベンチマークの代表性を評価した。ピアソン相関係数R = 0.84は強い一致を示している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統合的ベンチマークを体系的に活用することで、TMCベースの核データ不確実性伝播の正確性を向上させ、不確実性を低減できるか？
• RQ2 ランダムな核データファイルに対して$\chi^2$ に基づく受容/拒否基準を適用すると、リチウム冷却炉における$k_{\text{eff}}$ の不確実性にどのように影響を与えるか？
• RQ3 Pu-239 Jezebelベンチマークは、ELECTRA炉心の$k_{\text{eff}}$ 行動をどの程度正確に代表しているか？
• RQ4 相関に基づくベンチマーク選択手法は、自動化可能で、異なる核種および原子炉タイプに一般化可能か？

主な発見

• TMC分布からの$k_{\text{eff}}$ の平均値は1.001540 ± 0.00021 pcmであり、JEFF-3.1.2（1.00023 ± 0.00022 pcm）などの参考ライブラリと良好に一致している。
• フィルタリングを施さない標準的なTMC手法を用いた場合、$k_{\text{eff}}$ の核データ不確実性は748 ± 19 pcmと評価された。
• 5.31 × 10⁻⁶の$\chi^2$ しきい値を適用することで、核データ不確実性は443 pcmに低減され、不確実性が25%削減された。
• ELECTRAで計算された$k_{\text{eff}}$ 値とPu-239 Jezebelベンチマークとの間に強い相関（ピアソン相関係数R = 0.84）が観察され、ベンチマークが炉システムの信頼できる代表であることが示された。
• 本研究では、相関係数の絶対値に比例する重みを割り当てることで、ベンチマーク選択を自動化・再現可能にする重み付きベンチマーク選択法を提案した。この方法により、TMCにおけるベンチマークの優先順位付けが可能になる。
• 本手法は、統合的ベンチマークの性能に基づいてランダムな核データファイルをフィルタリングすることで、原子炉安全パラメータにおける不確実性評価の精度が顕著に向上することを示している。