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モンテカルロ法による熱中性子捕獲断面積の予測

Prediction of thermal neutron capture cross section by Monte Carlo method

古立 直也; 湊 太志; 岩本 修

Furutachi, Naoya; Minato, Futoshi; Iwamoto, Osamu

長寿命核分裂生成物(LLFP)を核変換するシステムを構築するには、核変換システムの数値シミュレーションを高精度化する必要がある。そのためには、LLFPだけでなく核変換後に生成される核種の核データもまた重要となる。しかしながら、LLFPの核変換により生成される核種には実験値の存在しない不安定核も含まれることが予想される。実験値の存在しない核において、理論的な予測が非常に難しいものの一つが熱中性子捕獲断面積である。熱中性子捕獲断面積は、最初の共鳴のエネルギーとその幅によって大きく支配され、それらの微小な変化でも大きく値を変えてしまう。それらを高精度に予測するのは非常に困難な一方で、共鳴の幅は核構造の複雑さとランダム性からPorter-Thomas分布に従うことが知られており、また共鳴のエネルギー間隔はWigner分布に従うことが知られている。そこで我々は共鳴パラメータの統計性を用いて、モンテカルロ法による熱中性子捕獲断面積の評価を行った。結果は、熱中性子捕獲断面積の確率分布として得られる。実験値の存在する約250核種について計算を行ったところ、実験値のばらつきが計算で得られた確率分布によりよく説明できることがわかった。

To establish the nuclear transmutation system for the long-lived fission products (LLFPs), it is desired to improve precision of the simulation calculation for the transmutation system. To achieve this, nuclear data of various nuclei produced via the nuclear transmutation of LLFPs are also important. However, it is expected that unstable nuclei with no available experimental data are produced via the nuclear transmutation. One of the physical quantity that is very difficult to predict with no experimental data is the thermal neutron capture cross section. The thermal neutron capture cross section is dominated by the energy and width of the first resonance, and slight variation of them can change the thermal neutron capture cross section drastically. While it is very difficult to determine them with high precision, it is known that a resonance width follows Porter-Thomas distribution because of complexity and randomness of a nuclear structure, and a resonance spacing follows Wigner distribution. In this work, we calculate the thermal neutron capture cross section by using the statistical property of the resonance parameters with Monte Carlo method. The calculation result is obtained as a probability distribution of the thermal neutron capture cross section. We calculated approximately 250 nuclei that have experimental data, and found that the dispersion of the experimental data is well explained by the calculated probability distribution.

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