Applicability evaluation of Akaike's Bayesian information criterion to covariance modeling in the cross-section adjustment method

炉定数調整法における共分散モデリングへの赤池・ベイズ情報量規準の適用性評価

丸山 修平   ; 遠藤 知弘*; 山本 章夫*

Maruyama, Shuhei; Endo, Tomohiro*; Yamamoto, Akio*

炉定数調整法における共分散モデリングの良さを表す指標として、赤池のベイズ情報量規準(ABIC)の適用可能性を検討した。信頼性の高い炉定数調整法において、最も重要な要素の1つは適切な共分散行列を与えることである。しかし、事前に真の共分散行列を知ることはできないため、通常はこれを推定・仮定して炉定数調整を行っている。そのため、共分散行列のモデリングの良し悪しを判断するために何らかの指標があることが望ましい。本論文では、この指標の候補として、ベイズ推定における情報量規準の一つであるABICに着目した。原子力機構ではこれまで、高速炉の積分実験データベースを整備してきており、このデータベースに基づいて高速炉用統合炉定数を作成している。このデータベース内の多くの炉心特性は決定論的手法で解析されており、炉心特性の計算値には数値近似に伴う相関付きの不確かさが付随している。しかしながら、その適切な不確かさと相関の設定は未だ困難な課題の1つである。加えて解析者が認識できていない未知の不確かさも存在している。これらの不確かさに関連する共分散行列の良否を判断するため、ABICの炉定数調整法への適用性を数値的に検討した。

The applicability of Akaike's Bayesian Information Criterion (ABIC) to covariance modeling in the cross-section adjustment method was investigated. One of the most important things for a reliable cross-section adjustment method is giving a suitable covariance matrix. However, since we cannot know the true covariance matrix in advance, we usually estimate and assume it. To judge the goodness of the covariance matrix modeling, a metric is desirable. As a candidate for this metric, we focus on ABIC which is one of the information criteria in Bayesian inference, because the cross-section adjustment method is often discussed within the framework of Bayesian inference. In the conventional cross-section adjustment method, incorporation of the analysis model uncertainty in a covariance matrix still requires ad hoc treatment. In JAEA, the integral experimental database for fast reactors has been developed and the adjusted cross-section set ADJ2017 has been created based on this database. Many of the core characteristics in the database have been analyzed by a deterministic method. Therefore, the predicted core characteristics have non-negligible uncertainties with correlations due to some numerical approximations. However, the evaluations of the uncertainties and their correlations are still challenging issues. In addition, there would be unknown uncertainties that experimenters and analysts of reactor physics experiments could not recognize. To judge the goodness of the covariance matrix related to these uncertainties, the applicability of ABIC to the cross-section adjustment method was investigated.