Sensitivity coefficient evaluation of an accelerator-driven system using ROM-Lasso method

ROM-Lassoを用いた加速器駆動システムの未臨界度評価手法の開発

方野 量太   ; 山本 章夫*; 遠藤 知弘*

Katano, Ryota; Yamamoto, Akio*; Endo, Tomohiro*

本研究では、炉心核特性の核反応断面積に対する感度係数を効率的に行うROM-Lasso法を提案した。本手法は、求めたい感度係数ベクトルを、Reduced Order Modeling (ROM)の考えた方に基づき、Active Subspace (AS)と呼ばれる部分空間基底で展開する。その後、各展開係数をランダムサンプリングにより得られる多数の微視的多群断面積摂動セットと炉心核特性を用いたLasso線形回帰によって求める。本手法はForward計算のみ実施するためAdjoint法の適用が困難な場合でも適用が可能である。さらに、ASは感度係数ベクトルをより少ない次元数で再現する実効的な部分空間であり、元の次元数(入力パラメータ数)より大幅に未知数を削減することから、ASを用いないLasso推定と比較し劇的に計算コストを改善する。本論文では検証計算としてADS燃焼計算における感度係数評価を行い、ASを求める具体的な処方を示し、提案手法の適用性を示した。

In this study, we propose the ROM-Lasso method that enables efficient evaluation of sensitivity coefficients of neutronics parameters to cross-sections. In the proposed method, a vector of sensitivity coefficients is expanded by subspace bases, so-called Active Subspace (AS) based on the idea of Reduced Order Modeling (ROM). Then, the expansion coefficients are evaluated by the Lasso linear regression between cross-sections and neutronics parameters obtained by the random sampling. The proposed method can be applied in the case where the adjoint method is difficult to be applied since the proposed method uses only forward calculations. In addition, AS is an effective subspace that can expand the vector of sensitivity coefficients with the lower number of dimension. Thus, the number of unknows is reduced from the original number of input parameters and the calculation cost is dramatically improved compared to the Lasso regression without AS. In this paper, we conducted ADS burnup calculations as a verification. We have shown how AS bases are obtained and the applicability of the proposed method.