Variance estimation and central limit theorem in Monte Carlo criticality calculation

中心極限定理とモンテカルロ法臨界計算における分散評価

植木 太郎  

Ueki, Taro

モンテカルロ法臨界計算における統計誤差算出に関して、信頼性を備えた新しい手法を開発した。本開発手法は、関数版中心極限定理上の収束過程から導出されるものであり、原子炉出力分布の誤差評価に有用である。理論的骨格を、オペレーションズ・リサーチにおける一般的手法の観点から、記述した。また、臨界計算結果の処理に必要とされる基本事項の説明も行った。電気出力1200MW級の加圧水型原子炉の初装荷炉心モデルに関して、数値計算結果を示した。最後に、フラクタル次元解析に基づく収束判定について論じた。

A new methodology has been developed to make the reliable estimation of statistical errors in Monte Carlo criticality calculation (MCCC). The methodology developed is directly based on the convergence process in the functional central limit theorem and is shown to perform well in the evaluation of reactor power distribution. The theoretical backbones are described within the general context as framed in the operations research. The requisite basics of statistics are reviewed in terms of output analysis in MCCC. Numerical results are presented for the initial core model of a 1200 MWe pressurized water reactor. Preliminary results of fractal dimension analysis are shown to discuss a potential for convergence assessment.