[논문 리뷰] Combining Total Monte Carlo and Benchmarks for nuclear data uncertainty propagation on an LFRs safety parameters

E. Alhassan, Henrik Sjöstrand외 6명|arXiv (Cornell University)|2013. 03. 26.

Nuclear reactor physics and engineering인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 전체 몬테카를로(TMC) 프레임워크에 통합된 통합 기준을 활용하여 원자로 안전성 파ameter의 핵 데이터 불확실성을 감소시키는 새로운 방법을 제안한다. Pu-239 Jezebel 기준을 사용한 카이제곱 기반 수락/기각 기준을 적용함으로써, $k_{\text{eff}}$의 불확실성을 748 pcm에서 443 pcm으로 감소시켰으며, 이는 기준 정보 기반 필터링이 TMC의 정확성과 재현 가능성을 크게 향상시켜 리드 냉각 원자로 설계의 불확실성 전파에 유의미한 기여를 한다는 것을 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 유럽 리드 냉각 교육용 원자로(ELECTRA)의 임계성 파am터에 대한 핵 데이터 불확실성을 전체 몬테카를로(TMC) 방법을 사용하여 감소시키는 것.
• 주관적인 '눈으로 선택' 방식을 대체할 수 있는 자동화되고 재현 가능한 TMC 적용을 위한 관련 기준 선택 방법을 개발하는 것.
• 제한된 $\chi^2$ 값이 원자로 파am터의 핵 데이터 불확실성에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 기준 기반 필터링을 통한 랜덤 핵 데이터 파일 처리로 기대되는 $k_{\text{eff}}$ 불확실성 감소 정도를 정량화하는 것.

제안 방법

• TALYS 기반 TENDL 시스템을 사용하여 740개의 랜덤 Pu-239 ENDF 형식의 핵 데이터 파일을 생성하였다.
• 모든 랜덤 파일을 Serpent 몬테카를로 코드에서 사용하기 위해 1200 K에서 NJOY99.336를 사용하여 ACE 형식으로 변환하였다.
• 50,000개의 중성자 및 500개의 활성 사이클을 사용하여 3차원 전체 코어 ELECTRA 모델에서 임계성 계산을 수행하여 $k_{\text{eff}}$ 분포를 확보하였다.
• 메이저 라이브러리(JEFF-3.1.2, ENDF/B-VII.1, JENDL-4.0)의 결과와 TMC에서 유도된 $k_{\text{eff}}$ 분포를 비교하여 방법의 타당성을 검증하였다.
• Pu-239 Jezebel 기준을 사용한 카이제곱 기반 수락/기각 기준을 적용하여 랜덤 파일을 필터링하였으며, $\chi^2$ 임계값을 사용해 가장 대표적인 파일만 선택하였다.
• ELECTRA의 $k_{\text{eff}}$ 값과 Jezebel 기준 간의 상관관계 분 析을 수행하여 기준의 대표성 여부를 평가하였으며, 피어슨 상관계수 R = 0.84는 강한 일치를 나타내었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통합 기준을 체계적으로 활용하여 TMC 기반 핵 데이터 불확실성 전파의 정확성 향상과 불확실성 감소를 이룰 수 있는가?
• RQ2 랜덤 핵 데이터 파일에 대해 $\chi^2$ 기반 수락/기각 기준을 적용할 경우 리드 냉각 원자로의 $k_{\text{eff}}$ 불확실성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 Pu-239 Jezebel 기준은 ELECTRA 원자로 코어의 $k_{\text{eff}}$ 행동을 어느 정도 잘 대변하는가?
• RQ4 상관계수 기반의 기준 선택 방법은 다양한 뉴클리드와 원자로 유형으로 일반화되고 자동화될 수 있는가?

주요 결과

• TMC 분포에서의 평균 $k_{\text{eff}}$는 1.001540 ± 0.00021 pcm였으며, JEFF-3.1.2(1.00023 ± 0.00022 pcm)와 같은 기준 라이브러리와 양호한 일치를 보였다.
• 필터링 없이 표준 TMC 방법을 사용한 경우, $k_{\text{eff}}$의 핵 데이터 불확실성은 748 ± 19 pcm로 정량화되었다.
• 제한된 $\chi^2$ 임계값 5.31 × 10⁻⁶을 적용함으로써 핵 데이터 불확실성은 443 pcm로 감소하였으며, 이는 불확실성의 25% 감소에 해당한다.
• ELECTRA에서 계산된 $k_{\text{eff}}$ 값과 Pu-239 Jezebel 기준 간에 강한 상관관계(Pearson R = 0.84)를 관찰하여, 기준이 원자로 시스템에 대해 신뢰할 수 있는 대표성을 가짐을 시사한다.
• 본 연구는 상관계수의 절대값에 비례하는 가중치를 부여하는 가중 기준 선택 방법을 제안하였으며, 이는 TMC에서 기준 우선순위를 자동화하고 재현 가능하게 만든다.
• 본 방법은 기준 성능에 기반한 랜덤 핵 데이터 파일 필터링이 원자로 안전성 파am터의 불확실성 정량화 정밀도를 크게 향상시킴을 보여준다.