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Development of a reaction ejectile sampling algorithm to recover kinematic correlations from inclusive cross-section data in Monte-Carlo particle transport simulations

インクルーシブ断面積データを元にしたモンテカルロ放射線輸送計算において運動学的相関を考慮しながら反応二次粒子をサンプリングするアルゴリズムの開発

小川 達彦; 佐藤 達彦; 橋本 慎太郎; 仁井田 浩二*

Ogawa, Tatsuhiko; Sato, Tatsuhiko; Hashimoto, Shintaro; Niita, Koji*

放射線輸送計算コードPHITSによる断面積データに基づく粒子輸送計算では、エネルギー保存則と運動量保存則を充足するイベントジェネレータモード(EG)が使用できる。しかしながら、これまでのEGは(n,2n)反応などの多体放出反応を扱う場合、二個目以降の二次粒子放出を蒸発モデルによって再現することから、エネルギー分布や角度分布が断面積データから乖離する問題があった。そこで本研究では、(1)二次粒子全てのエネルギーと角度の組合せ(イベント)を多数生成、(2)エネルギー保存・運動量保存を満たすよう残留核の運動量と励起エネルギーを決定、(3)各イベントの確率を核データに基づき計算、(4)イベントの一つを乱数サンプリング、という4ステップにより二次粒子の運動を決定する新手法を考案した。この手法を用いれば、エネルギー保存則と運動量保存則を充足しつつ、核データに基づく二次粒子の角度とエネルギーの確率サンプリングを行うことが可能である。本論文では実際に多数の(n,xn)反応や(n,np)反応に本手法を適用し、核データに示された角度とエネルギーの確率分布を高い精度で再現できることを実証した。本手法はイベントジェネレータモードの改良版としてPHITS Ver.2.63にベータ版が実装されている。

A new theoretical approach is developed to reproduce the stochastic distributions of secondary particle energy and angle with conservation of momentum and energy in reactions ejecting more than one ejectiles using inclusive cross-section data. The summation of energy and momentum in each reaction is generally not conserved in Monte-Carlo particle transport simulation based on the inclusive cross-sections because the particle correlations are lost in the inclusive cross-section data. However, the energy and angular distributions are successfully reproduced by randomly generating numerous sets of reaction-final-state configurations which are compliant with the conservation laws, and sampling one set considering their likelihood. This developed approach was applied to simulation of (n,xn) reactions (x $$geq$$ 2) of various targets and to other reactions such as (n,np) and (n,2n$$alpha$$). The calculated secondary particle energy and angular distributions were compared with those of the original inclusive cross-section data to validate the algorithm. The calculated distributions reproduce the trend of original cross-section data considerably well, and the agreement between the calculated and the original data is particularly good for heavy targets. This approach is beneficial to improve the accuracy of event-by-event analysis in particle transport simulation, which is critical for soft-error analyses and detector performance prediction.

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