SNUEI

Monte Carlo Sensitivity and Uncertainty Analysis with Continuous-Energy Covariance Data

2017 · Nuclear Science and Engineering

저자

Dong Hyuk Lee, 심형진 (Hyung Jin Shim), Chang Hyo Kim

연구주제

Nuclear reactor physics and engineering · Nuclear and radioactivity studies

NTIS 과학기술표준분류

에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장

지원 과제·AI 키워드로 잡을 근거가 없어 분류하지 않았다.

AI 연구 키워드·방법

continuous energy covariance data 핵자료 불확도

몬테카를로 시뮬레이션 민감도 분석 불확실성 정량화

키워드 (OpenAlex)

Monte Carlo sensitivity analysis uncertainty analysis evaluated nuclear data libraries nuclear data uncertainty

초록

The continuous-energy Monte Carlo (MC) sensitivity and uncertainty (S/U) analysis conducted using the multigroup covariance matrices has a theoretical pitfall in that it is inconsistent with the principle of continuous-energy MC neutronics calculations because the use of the multigroup covariance matrices means treating covariance data as multigroup variables rather than continuous-energy variables. As a way to get around this deficiency and perform the MC S/U analysis on the theoretically consistent principle, this paper presents a new continuous-energy MC S/U formulation which directly utilizes the continuous-energy covariance data in the evaluated nuclear data libraries instead of the multigroup covariance matrices produced by nuclear data processing codes. The validity of the new MC S/U formulation is examined in terms of the input-nuclear-data-induced k uncertainty of the Godiva cri…

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심형진

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