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题名基于评价核数据抽样的不确定度量化及同化方法研究
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作者
黄义涵
祖铁军
刘铮鸣
曹良志
吴宏春
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机构
西安交通大学核科学与技术学院
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出处
《原子能科学技术》
北大核心
2025年第6期1176-1184,共9页
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基金
国家重点研发计划(2022YFB1902600)
国家自然科学基金(12075183)。
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文摘
不确定度量化及核数据同化对提高核反应堆中子学计算精度有重要意义。本文基于评价核数据抽样方法进行中子学计算结果的不确定度量化,基于贝叶斯-蒙特卡罗方法建立了核数据同化方法,结合宏观装置实测结果及测量不确定度,对评价核数据进行同化,以降低目标核反应堆中子学计算结果与实测结果之间的偏差。利用以上方法对中国实验快堆CEFR、美国ZPPR反应堆等钠冷快堆开展了核数据同化研究并进行了两方面测试:一方面,利用与以上两个装置相似的反应堆分别对核数据进行同化,同化后CEFR有效增殖因数计算偏差从先验评价核数据库的-588 pcm降低到34 pcm,ZPPR-9由先验核数据库的-700 pcm降低到59 pcm;另一方面,利用CEFR的实验测量数据对核数据进行同化,有效降低了CEFR的有效增殖因数、控制棒价值、钠空泡反应性系数等多响应的计算偏差和不确定度。表明建立的基于评价核数据抽样的不确定度量化及核数据同化方法,可通过优化核数据使中子学计算结果与实验结果更加吻合。
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关键词
评价核数据
不确定度量化
核数据同化
贝叶斯理论
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Keywords
evaluated nuclear data
uncertainty quantification
nuclear data assimilation
Bayesian theory
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分类号
TL32
[核科学技术—核技术及应用]
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