Comparative study on prediction accuracy improvement methods with the use of integral experiments for neutronic characteristics of fast reactors

横山 賢治; 北田 孝典*

Proceedings of 2018 International Congress on Advances in Nuclear Power Plants (ICAPP 2018) (CD-ROM), p.1221 - 1230, 2018/04

複数の積分実験データの情報を核データ(炉定数セット)に反映して設計予測精度向上を図る手法として、炉定数調整法(CA), 拡張炉定数調整法(EA), 最小分散不偏推定に基づく炉定数調整法(MRCA), 次元削減炉定数調整法(DRCA)がある。これらの手法をMARBLEシステムに実装し、実規模の問題に適用した。すなわち、原子力機構で整備してきた約500種類に及ぶ高速炉核設計用の積分実験データベースを使って、代表的な次世代高速炉の核設計予測精度を評価した。この結果、いずれの手法も実規模の問題に適用可能であることを確認した。EAを適用する際には、設計対象炉心の詳細な仕様を決定しておく必要があるので、設計段階に応じてCAとEAを使い分けることを推奨する。また、正規分布に従わないようなデータを利用する場合には、MRCAを使うべきである。一方で、DRCAは、実規模の問題に対しても、理論の示す通りCAとMRCAの両方の結果を再現できることを確認した。したがって、結論としては、CAを使う段階においては、DRCAを使えばよいことになる。また、DRCAにはいくつかオプションがあり、炉定数調整手法や結果を検討する目的にも利用することが可能である。