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口頭

Summary of derivations and equivalence between bias factor methods and adjustment methods

横山 賢治

no journal, , 

OECD/NEA/NSC核データ評価国際協力ワーキングパーティ(WPEC)のサブグループ46(SG46)では、臨界実験等で得られる積分実験データの情報を核データライブラリの妥当性確認に効果的かつ効率的に利用する方法について検討している。臨界実験等で得られる積分実験データの情報を核データに反映するよく知られた方法として炉定数調整法がある。炉定数調整法は原子炉の設計において核データに起因する不確かさを低減する方法として用いられるが、同様の目的を持つ手法として一般化バイアス因子法や拡張バイアス因子法がある。SG46では、積分実験データの情報を核データライブラリの妥当性確認に利用する方法として、炉定数調整法だけでなく拡張バイアス因子法等の応用についても議論されている。著者は、拡張バイアス因子法と等価な炉定数調整法である拡張炉定数調整法を提案しており、拡張バイアス因子法や拡張炉定数調整法の導出の概要を説明し、これらの手法の等価性について紹介する。

口頭

Input information for SG46 Target Accuracy Requirements (TAR) exercise using models of 750 MWe JSFR core

横山 賢治

no journal, , 

OECD/NEA/NSC核データ評価国際協力ワーキングパーティ(WPEC)のサブグループ46(SG46)では、臨界実験等で得られる積分実験データの情報を核データライブラリの妥当性確認に効果的かつ効率的に利用する方法について検討している。SG46では、現在各国で設計研究が進められている主要な原子炉システムをリストアップして核データの不確かさに起因する設計目標精度を定めた上で、核データの要求精度を逆算し、核データ測定・評価の優先順位を示す予定である。この核データ要求精度の検討を進めるために、2018年5月の会合においてSG46のコーディネータから日本で設計が進められている高速炉の簡易解析モデルの提供依頼があり、2018年11月の会合で解析モデルを提供した。2019年6月に開催された前回会合では、このような解析モデルを提供した参加者に対して、解析対象とすべき炉心パラメータやそれらに対応する感度係数、不確かさ評価を実施して、核データ要求精度の検討に必要な入力情報として提供するよう要請があった。本発表は、この要請に対応して感度解析や不確かさ評価の結果を報告するものである。

口頭

A "Tiny" adjustment of nuclear data and associated correlation factor

横山 賢治; 石川 眞

no journal, , 

炉定数調整法の理論式を考慮すると、核データ評価者が積分実験データのC/E値を参考にして、何か特定の核種、反応、エネルギーの核データを微調整した場合には、他の核種、反応、エネルギーの核データと相関がつくと考えられる。しかしながら、この議論は定性的なものであり、定量的にどのような条件のときに有意な相関を付けるべきかについてはそれほど明確ではない。また、炉定数調整法の理論式から、この相関は核データの調整量とは関係がないことが分かる(相関係数の式に核データの調整量は含まれていない)が、この事実は直感的には理解しにくい。相関係数の大きさは、核データの不確かさや感度係数、積分実験データの不確かさ等によって決まると考えられるため、単純なケースでの炉定数調整法の理論式を考えて、核データを微調整した場合に、相関を付ける必要があると考えられる条件、逆に相関を付けなくても良いと考えられる条件について考察した。得られた結果は、炉定数調整法の理論式から推測される定性的な傾向と一致していることが確認できた。

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