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Solution of large underestimation problem in the Monte Carlo calculation with hard biasing; In case with geometry input data created by CAD/MCNP automatic converter

強バイアス法を用いたモンテカルロ法計算における過小評価問題の解決; CAD/MCNP自動変換プログラムで作成した入力の場合

飯田 浩正; 川崎 信夫*; 今野 力; 佐藤 聡; 関 暁之

Iida, Hiromasa; Kawasaki, Nobuo*; Konno, Chikara; Sato, Satoshi; Seki, Akiyuki

ITERのR&Dタスクとして行っている「CAD/MCNP自動変換コードの開発」において、ベンチマーク問題の解析中、適用「weight window」の違いによってMCNPが異なる答えを出すという不都合な事例に遭遇した。「weight window」法を含む"biasing"は計算速度を上げることがあっても、異なる答えを出すようなことがあってはならない。本研究では、この「大きな過小評価」が起こるメカニズムを明らかにしプログラムの修正を行ったので報告する。「大きな過小評価」は、以下の2つの事実の組合せで起こる。(1)MCNPはあるヒストリーの演算中に"lost particle"を検出すると当該ヒストリー中に計算されたすべてのタリーをキャンセルしてしまう。また、その時点でsplitting等の結果バンクに蓄積されていた粒子はその後追跡されることはない。(2)微小形状エラーが入力に存在するとき、強バイアスの場合、"lost particle"を生じる確率はヒストリーの重要度に大きく左右される。この結果、MCNPは選択的に重要度の高いヒストリーをキャンセルすることになる。上記問題の解決を図るため、MCNPのサブルーチンのひとつである"hstory"の修正を行った。テスト計算の結果、プログラムの修正は適切に行われ、MCNPは適用「weight window」に左右されず同じ答えを出すようになったことが確認された。

An inconvenient experience was encountered, in which we have different answers depending on applied weight window values, in the nuclear analysis of the benchmark problem for CAD/MCNP interface programs, being developed under the ITER R&D task. Biasing can enhance calculation speed, but should not give different answers. Mechanism of this large underestimation is clarified. It is caused by the combination of the following two facts; (1) When one of particles in a history has got lost, MCNP cancels all tallies calculated during the history and all banked particles are thrown away (never tracked). (2) When we have distributed micro geometry errors in input data, important histories, which give significant contribution to tallies, will have many splitting and have "lost particle" with higher probability in the case of hard biasing. These two facts lead to selective canceling of important histories. An attempt to eliminate this inconvenience has been made, by modifying the subroutine "hstory" of MCNP. The modification has been done very successfully and eliminated the large underestimation, giving the same answer independently from applied weight window values.

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