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Lee, J.; Rossi, F.; 弘中 浩太; 小泉 光生; 芝 知宙
JAEA-Conf 2026-001, p.44 - 48, 2026/06
The Japan Atomic Energy Agency (JAEA) has been developing various non-destructive assay (NDA) techniques to verify nuclear materials. However, one major challenge in NDA is measuring highly radioactive materials. To address this, neutron resonance analysis (NRA) has been proposed as a promising active neutron NDA technique. NRA combines neutron resonance transmission analysis (NRTA) with neutron resonance capture analysis (NRCA) and the newly introduced neutron resonance fission neutron analysis (NRFNA). In an NRA system, a pulsed neutron beam, in conjunction with the neutron time-of-flight (TOF) method, is used to measure transmitted neutrons, capture gamma-rays, and fission neutrons from a fissile material sample. The system employs a GS20 glass scintillator for detecting transmitted neutrons, while a pulse shape discrimination (PSD) plastic scintillator is used to detect and discriminate between capture gamma-rays and fission neutrons. The positions and depths of resonance peaks or dips in the TOF spectra are determined by the neutron cross sections of nuclides and their amount in the sample. Therefore, to accurately identify and quantify fissile materials based on these spectra, the use of the evaluated nuclear data library is essential. This presentation will provide a detailed overview of the NRA project and discuss the critical role of accurate nuclear data in its success.
今野 力
JAEA-Conf 2026-001, p.115 - 120, 2026/06
米国の原子力安全解析コードシステムSCALE6.2は日本でも広く使われているが、付属しているAMPX連続エネルギーライブラリは米国の核データライブラリENDF/Bから作成されたものだけであった。そこで、SCALE6.2付属のAMPX-6コードを使ってJENDL-5のAMPX連続エネルギーライブラリの作成を行なっている。この核データ処理中に、熱中性子散乱則の作成したAMPX連続エネルギーファイルの断面積が異常に大きくなる問題が見つかった。この原因を詳細に調べ、AMPX-6の熱中性子散乱則データ処理の不具合箇所を特定した。AMPX-6の不具合箇所を修正し、JENDL-5の熱中性子散乱則データの適切なAMPX連続エネルギーファイルを作成することができるようになった。
中山 梓介
JAEA-Conf 2026-001, p.22 - 27, 2026/06
日本の評価済み核データライブラリJENDLの開発における、熱中性子散乱則(TSL)の評価の現状や課題について紹介および議論する。熱中性子炉においては減速材のTSLが炉心計算に大きな影響を及ぼす。JENDLシリーズでは、最新版のJENDL-5にて初めて熱中性子散乱則(TSL)の独自評価が行われた。その中では、代表的な減速材である水や、中性子源において減速材として使用されるメタン等の含水素有機化合物について、分子動力学計算を基に評価が行われた。しかし、結晶性物質については、ENDF/B-VIII.0からデータを取得していた。高温ガス炉や溶融塩炉における黒鉛や、小型炉における水素化カルシウム(CaH
)など、結晶性物質は熱中性子炉での減速材に使われることも多い。こうした状況の下、JENDLのTSLデータの充実を目指し、結晶性物質のTSLの評価手法の確立に着手した。その結果、第一原理計算に基づいた評価手法を用いることで、黒鉛やCaHについて、J-PARCでの中性子散乱の実験値を良く再現する結果が得られた。また、JENDL-5で新規評価された軽水のTSLについても、更なる改良が進行中である。原子炉運転時のような高温・高圧状態における信頼性を高めるため、温度変化に対する予測性が高いと考えられる、第一原理計算に基づくポテンシャルを使用した分子動力学計算からTSLを評価する手法を開発している。本手法を用いた軽水のTSL評価の進捗状況についても述べる。
今野 力
JAEA-Conf 2026-001, p.28 - 33, 2026/06
原子炉の廃止措置において、放射化計算は計画を立案、遂行する上で不可欠で、日本ではORIGEN-2やORIGEN-Sコードが使われている。本発表では、これらのコードの問題点を指摘するとともに、それらの問題点の多くを解決した米国の原子力安全解析コードシステムSCALE6.2以降に付属されているORIGENコード及びJENDL-5から新たに作成したORIGENコード用ライブラリについて紹介する。また、放射化計算で使う中性子スペクトルを計算する際に使われることが多い2次元SnコードDORTコードを使う上での注意点についても言及する。
酒井 聖矢*; 大津 秀暁*; 岩本 修; 岩本 信之; 中山 梓介; 菊永 英寿*; 深堀 智生
JAEA-Conf 2026-001, p.85 - 90, 2026/06
Recently nuclear medicine therapy using nuclides emitting 
rays and Auger electrons is gathering attention. rays and Auger electrons have a higher linear energy transfer than 
rays and are expected to enable the therapy with little damage to normal cells surrounding the tumor. Especially Auger electron emitters have an advantage that their daughter nuclei are less likely to decay compared to ray emitters. We have developed a system to calculate and illustrate nuclide production cross sections and Thick Target Yield (TTY) from various nuclear reactions for contributing to the consideration of wide range of possibilities on production for Auger electron emitters. The developed system can calculate and illustrate arbitrary nuclide production cross sections and TTYs from light particle (
, 
, 
, 
, 
He, , 
) injection reactions. The nuclear reaction model calculation code CCONE is used to calculate reaction cross sections. Using this system, we investigated the optimal production method for Auger electron emitters.
岩元 大樹
JAEA-Conf 2026-001, p.34 - 37, 2026/06
核データは、原子力システムや加速器の研究開発、放射性同位元素を用いた応用研究に不可欠である。しかし、理論モデルの複雑化と大規模計算の要求の増加により、限られた人的資源で核データ評価を持続的に行うことが難しくなってきている。このような困難を克服し、信頼性の高い核データを提供し続けるためには、核データ評価手法の高度化が必要である。本講演では、これらの問題に対する可能な解決策を、ベイズ機械学習を用いた最近の研究例を通じて探る。
