Neutron importance estimation via new recursive Monte Carlo method for deep penetration neutron transport

深層透過中性子輸送に対する新しい再帰的モンテカルロ法による中性子インポータンスの評価

Tuya, D.  ; 長家 康展  

Tuya, D.; Nagaya, Yasunobu

局所的な分散低減が必要な問題や深層透過問題に対するモンテカルロ中性子輸送計算では、計算効率を上げるため一般的にインポータンス関数の評価が必要である。本研究では、局所的な分散低減に対するインポータンス関数を評価するための新しい再帰的モンテカルロ法(RMC法)を開発した。新しいRMC法を1次元鉄平板上体系と3次元コンクリート鉄体系の2つのサンプル問題に適用した。新しいRMC法によるインポータンス関数を用いて計算された分散低減パラメータを用いて、これらの問題に対する検出器応答を評価した。分散低減法を用いたモンテカルロ計算によって得られた結果は、分散低減法を用いないモンテカルロ計算の結果とよく一致した。さらに、分散低減法を用いたモンテカルロ計算は、FOM値で比較において、数倍から10倍の効率化を達成することができた。また、検出器位置の光学的な深さが深くなるほど計算効率が向上することもわかった。

In Monte Carlo neutron transport calculations for local response or deep penetration problems, some estimation of an importance function is generally required in order to improve their efficiency. In this work, a new recursive Monte Carlo (RMC) method, which is partly based on the original RMC method, for estimating an importance function for local variance reduction (i.e., source-detector type) problems has been developed. The new RMC method has been applied to two sample problems of varying degrees of neutron penetrations, namely a one-dimensional iron slab problem and a three-dimensional concrete-air problem. The biased Monte Carlo calculations with variance reduction parameters based on the obtained importance functions by the new RMC method have been performed to estimate detector responses in these problems. The obtained results are in agreement with those by the reference unbiased Monte Carlo calculations. Furthermore, the biased calculations offered an increase in efficiency on the order of 1 to 10 in terms of the figure of merit (FOM). The results also indicated that the efficiency increased as the neutron penetration became deeper.