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Malins, A.; Lemoine, T.*
Journal of Open Source Software (Internet), 7(71), p.3318_1 - 3318_6, 2022/03
radioactivedecay is a Python package for radioactive decay modelling. It contains functions to fetch decay data, define inventories of nuclides and perform decay calculations. The default nuclear decay dataset supplied with radioactivedecay is based on ICRP Publication 107, which covers 1252 radioisotopes of 97 elements. The code calculates an analytical solution to a matrix form of the decay chain differential equations using double or higher precision numerical operations. There are visualization functions for drawing decay chain diagrams and plotting activity decay curves.
井原 均; 田坂 完二
JAERI-M 7025, 20 Pages, 1977/03
FPの生成崩壊を解析するコードDCHAINの核データライブラリーに関連した3つのコードについて述べる。DAMDはENDF/Bフォーマットの核データライブラリーからDCHAIN用の核データライブラリーを作成するコードである。またTACAおよびTREEはDACHAINの核データライブラリーからそれぞれ、必要な核データのカード出力、および崩壊系列のプリントアウトを行うコードである。
田坂 完二
JAERI 1250, 25 Pages, 1977/03
原子炉内に於ける核種の生成および崩壊を解析するコード「OCHAIN」を開発した。本コードはBatemanの式を繰返し使い、任意の照射履暦および冷却時間に対して各核種の生成量を解析的に求めるものである。在来のBatemanの方法に於ては取扱いうる崩壊系列の種類に対する制限が強かったが、各核種に対する崩壊系列をプログラム内で自動的に組立てしてるようにし、どんなに複雑な崩壊系列も取扱いうるようにした。また、崩壊、崩壊などの崩壊はいうに及ばず、あらゆる種類の核反応による壊系を統一的に取扱うことができる。さらにBatemanの方法によっては取扱いうるようにした。現在、核分裂生成物に対する核データライブラリーが作成されており、核分裂核分裂生成物の生成量、放射能、崩壊熱などを計算することが出来る。
田坂 完二
JAERI-M 5997, 106 Pages, 1975/02
核分裂生成物の崩壊熱を総和計算により求める為には、個々の核種に対して崩壊定数、崩壊エネルギー、崩壊系列、核分裂収率および中性子捕獲断面積のデータが必要である。本稿に於ては崩壊熱の計算に於て問題となる総計1114の核種の核データを示す。短寿命核種に対しては未知の核データが数多くあり、それらはシステマティックスにより推定された。
田坂 完二; 笹本 宣雄
JAERI 1198, 21 Pages, 1971/12
FPの生成量を照射時間および冷却時間の関数として各核種毎に計算するコード「FP-S」を開発した。取り扱った核種は放射性核種が199核種、安定核種が78核種である。生成量の計算は冷却挙動を示すBATEMANの式およびその積分形をくり返し使用して解析的に行なった。計算上行なった主な仮定は、燃焼が進行しても核分裂収率は変化しないということと、FPの中性子捕獲による崩壊の無視という二点である。FPの中性子捕獲を考慮したコード「FP-C」については別の機会に述べる。FPの生成量が求められるとこれを使って各時点における放射能強度、線および線のエネルギースペクトル、FP全体の崩壊熱、気体状FPによる燃料ピン内ガス溜めの内圧などを計算することができる。
Malins, A.
no journal, ,
原子力発電所,放射線利用施設,環境等に存在する放射性物質は放射性崩壊により各核種のインベントリが変化していく。radioactivedecayは、全核種インベントリの時間変化を高精度かつ手軽に計算することができるPythonパッケージである。ソースコードはGitHubとPython Package Index (PyPI)にて提供されている。コードの特徴と開発経緯について解説する。