Brownian bridge and statistical error estimation in Monte Carlo reactor calculation

モンテカルロ法による原子炉出力分布計算とブラウン橋による統計誤差評価手法について

植木 太郎  

Ueki, Taro

確率論におけるブラウン運動の理論から導かれるブラウン橋の手法は、相関を伴うモンテカルロ法計算結果の統計誤差評価に有効であることが知られている。そこで、本研究では、ブラウン橋に基づく繰り返し積分法による統計誤差評価手法を開発した。性能評価を電気出力1200MWの加圧水型原子炉の出力分布計算において実施したところ、3次元炉心内のほとんどの位置において、標準偏差の評価値のバイアスが無視できることが確認された。実用化に向けての課題が安定性のみであることが示された。

Brownian bridge (BB) is an effective vehicle in processing an output series in Monte Carlo (MC) simulation. However, most estimators based on BB cost the capability of on-the-fly monitoring. Here, on-the-fly implies that statistical error can be computed at every generation except some initial generations. In this work, on-the-fly estimation of standard deviation by way of BB, which maintains a fixed storage size of tallies, has been investigated within a framework of the iterated integration of simulation output (IISO). Numerical tests on the MC power distribution calculation of a pressurized water reactor core reveal that the IISO approach with a relatively few number of integrations performs fairly well on average. The bias of statistical error can be managed to be about 10% or less.