Hybrid data assimilation methods for nuclear-data-induced uncertainties

丸山 修平; 山本 章夫*; 遠藤 知弘*

Journal of Nuclear Science and Technology, 14 Pages, 2025/05

https://doi.org/10.1080/00223131.2025.2500579

This study proposes new hybrid data assimilation (DA) methods to effectively use experimental data represented in two different ways in the DA process for reducing nuclear-data-induced uncertainties. Conventional DA methods often assume a linear model, where data in a DA database are represented by their differential coefficients, i.e., nuclear data sensitivity coefficients. In contrast, more rigorous and versatile DA methods based on sampling techniques have been proposed recently. These sampling-based DA methods describe data for DA using results derived from direct transport calculations performed with perturbed nuclear data samples. The proposed hybrid DA methods simultaneously use both types of data described by sensitivity coefficients and sampling results and thus are called "hybrid." Two hybrid DA methods are proposed herein: the simple hybrid DA and efficient hybrid DA methods. Among these, the simple method is based on a straightforward concept that uses a random sampling technique. In contrast, the efficient method employs a more technical method that effectively combines a new deterministic sampling technique with sensitivity coefficients to reduce statistical uncertainties associated with the simple method. The efficient method is expected to be a candidate to achieve high precision and rigorous DA with a realistic sample size.

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

Tuya, D.; 長家 康展

Nuclear Science and Engineering, 198(5), p.1021 - 1035, 2024/05

https://doi.org/10.1080/00295639.2023.2233850

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。

A Comparative study of efficient sampling techniques for uncertainty quantification due to cross-section covariance data

藤田 達也

Proceedings of International Conference on Physics of Reactors (PHYSOR 2024) (Internet), p.718 - 727, 2024/04

https://doi.org/10.13182/PHYSOR24-43640

ランダムサンプリング法に基づく不確かさ評価における中性子無限増倍率の不確かさの収束過程を、複数の効率化サンプリング手法間で比較した。中性子無限増倍率の不確かさは、JENDL-5の断面積共分散データに基づく摂動ACEファイルを用いたSERPENT 2.2.1計算を多数回実施し、これを統計処理することにより評価した。本論文では、対称サンプリング(AS)、ラテン超方格サンプリング(LHS)、制御変量法(CV)及びこれらの併用手法に着目した。既往研究で議論されたように、PWR-UO燃料集合体体系においてAS及びLHSはこれらを用いない通常のサンプリングよりも高効率の収束を示した。CVについては、単独での適用時は中性子無限増倍率の不確かさの収束過程に大きくは影響しなかったが、既往研究で示されるとおり、ASと併用することで収束性能が改善した。また本論文では、LHSとCVによる新たな併用手法(CV+LHS)を提案した。CV+LHSは、中性子無限増倍率の不確かさの収束傾向を改善し、これはCV+ASよりも高効率であった。当該改善傾向の主な理由は、LHSを適用することにより、CVにおける代替パラメータの平均値の収束性が向上したためであると考えられる。以上から、本研究ではCV+LHSを新しい併用手法として提案し、PWR-UO燃料集合体体系におけるランダムサンプリング法に基づく不確かさ評価においてその効率性を確認した。CV+LHSの核種燃焼計算への適用性については、今後の研究で確認する予定である。

Sensitivity coefficient evaluation of an accelerator-driven system using ROM-Lasso method

方野 量太; 山本 章夫*; 遠藤 知弘*

Nuclear Science and Engineering, 196(10), p.1194 - 1208, 2022/10

https://doi.org/10.1080/00295639.2022.2067447

本研究では、炉心核特性の核反応断面積に対する感度係数を効率的に行うROM-Lasso法を提案した。本手法は、求めたい感度係数ベクトルを、Reduced Order Modeling (ROM)の考えた方に基づき、Active Subspace (AS)と呼ばれる部分空間基底で展開する。その後、各展開係数をランダムサンプリングにより得られる多数の微視的多群断面積摂動セットと炉心核特性を用いたLasso線形回帰によって求める。本手法はForward計算のみ実施するためAdjoint法の適用が困難な場合でも適用が可能である。さらに、ASは感度係数ベクトルをより少ない次元数で再現する実効的な部分空間であり、元の次元数(入力パラメータ数)より大幅に未知数を削減することから、ASを用いないLasso推定と比較し劇的に計算コストを改善する。本論文では検証計算としてADS燃焼計算における感度係数評価を行い、ASを求める具体的な処方を示し、提案手法の適用性を示した。

Dynamic probabilistic risk assessment of nuclear power plants using multi-fidelity simulations

Zheng, X.; 玉置 等史; 杉山 智之; 丸山 結

Reliability Engineering & System Safety, 223, p.108503_1 - 108503_12, 2022/07

AA2021-0588.pdf:1.29MB

https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.108503

Dynamic probabilistic risk assessment (PRA) more explicitly treats timing issues and stochastic elements of risk models. It extensively resorts to iterative simulations of accident progressions for the quantification of risk triplets including accident scenarios, probabilities and consequences. Dynamic PRA leverages the level of detail for risk modeling while intricately increases computational complexities, which result in heavy computational cost. This paper proposes to apply multi-fidelity simulations for a cost- effective dynamic PRA. It applies and improves the multi-fidelity importance sampling (MFIS) algorithm to generate cost-effective samples of nuclear reactor accident sequences. Sampled accident sequences are paralleled simulated by using mechanistic codes, which is treated as a high-fidelity model. Adaptively trained by using the high-fidelity data, low-fidelity model is used to predicting simulation results. Interested predictions with reactor core damages are sorted out to build the density function of the biased distribution for importance sampling. After when collect enough number of high-fidelity data, risk triplets can be estimated. By solving a demonstration problem and a practical PRA problem by using MELCOR 2.2, the approach has been proven to be effective for risk assessment. Comparing with previous studies, the proposed multi-fidelity approach provides comparative estimation of risk triplets, while significantly reduces computational cost.

Proposal and application of ROM-Lasso method for sensitivity coefficient evaluation

方野 量太; 山本 章夫*; 遠藤 知弘*

Proceedings of International Conference on Physics of Reactors 2022 (PHYSOR 2022) (Internet), p.2032 - 2041, 2022/05

https://doi.org/10.13182/PHYSOR22-37557

ADS炉心核特性の反応断面積に対する感度係数評価を、炉心解析システムに大幅な変更を加えることなく効率よく行うために、ROM-Lasso法を提案した。ROM-Lasso法では、まず感度係数ベクトルはAcitve Subspace (AS)と呼ばれる部分空間基底に展開され、実効的な未知数を大幅に削減する。続いて、ランダムサンプリングを実行して得られる炉心核特性と展開係数との罰則化線形回帰分析を通じて展開係数を決定し、感度係数ベクトルを推定する。ROM-Lasso法ではASを用いることで必要な炉心計算回数を大幅に低減することができる。本発表では燃焼末期の冷却材ボイド反応度の感度係数評価を例に、サンプル数やASの取り方で推定精度がどのように変化するかを示す。

The Analysis for Ex-Vessel debris coolability of BWR

松本 俊慶; 岩澤 譲; 安島 航平*; 杉山 智之

Proceedings of Asian Symposium on Risk Assessment and Management 2020 (ASRAM 2020) (Internet), 10 Pages, 2020/11

本研究では、事前注水した格納容器内デブリの冷却確率を評価した。まず、落下溶融物条件を求めるため、シビアアクシデント解析コードMELCORによる不確かさ解析を行った。この解析では炉心の溶融・移行過程に関連する5つの不確かさパラメータを選択し、仮定された確率分布を用いて、ラテン超方格法(LHS)により入力パラメータセットを生成した。これを用いたMELCORによる多ケース解析の結果から落下溶融物条件を抽出した。次に、MELCOR解析結果をもとに、パラメータの確率分布を決定し、LHSにより生成した59個のパラメータセットを用いてJASMINEコードによる水中の溶融物挙動の解析を行った。水位の条件は0.5m, 1.0m及び2.0mとした。広がり半径とデブリ質量の解析結果からデブリの堆積高さを求め、判定基準と比較することで冷却の成否判定を行った。以上の一連の解析の結果、デブリ冷却の成功確率を求めた。また、MELCOR及びJASMINEを組み合わせた冷却性解析の課題について論じた。

Estimation of sensitivity coefficient based on lasso-type penalized linear regression

方野 量太; 遠藤 知弘*; 山本 章夫*; 辻本 和文

Journal of Nuclear Science and Technology, 55(10), p.1099 - 1109, 2018/10

https://doi.org/10.1080/00223131.2018.1479988

本研究では、炉心核特性の感度係数表に対して、罰則化線形回帰手法adaptive smooth-lassoを考案した。提案手法は、ランダムサンプリングにより得られる多数の微視的多群断面積摂動セットと炉心核特性を用いた線形回帰によって感度係数を評価する。提案手法は、Forward計算のみ実施するため、Adjoint計算の実施が困難な複雑な炉心計算に対しても適用可能である。本研究では微視的多群断面積に対する炉心核特性の感度係数の特徴を考慮した罰則項を提案し、数値計算を通じて提案手法が先行研究の手法と比較してより少ない計算コストで高精度に感度係数を評価できることを示した。

Bayesian optimization analysis of containment-venting operation in a Boiling Water Reactor severe accident

Zheng, X.; 石川 淳; 杉山 智之; 丸山 結

Nuclear Engineering and Technology, 49(2), p.434 - 441, 2017/03

https://doi.org/10.1016/j.net.2016.12.011

Containment venting is one of essential measures to protect the integrity of the final barrier of a nuclear reactor during severe accidents, by which the uncontrollable release of fission products can be avoided. The authors seek to develop an optimization approach, from a simulation-based perspective, to the venting operations by using an integrated severe accident code, THALES2/KICHE. The effectiveness of containment venting strategies needs to be verified via numerical simulations based on various settings of venting conditions. The number of iterations, however, needs to be controlled for cumbersome computational burden of integrated codes. Bayesian optimization is an efficient global optimization approach. By using Gaussian process regression, a surrogate model of the "black-box" code is constructed. It can be updated simultaneously whenever new simulation results are acquired. With predictions via the surrogate model, upcoming locations of the most probable optimum can be revealed. The sampling procedure is adaptive. The number of code queries is largely reduced for the optimum finding, compared with pure random searches. One typical severe accident scenario of a boiling water reactor is chosen as an example. The research demonstrates the applicability of the Bayesian optimization approach to the design and establishment of containment-venting strategies during severe accidents.

Calculation of prompt neutron decay constant with Monte Carlo differential operator sampling

長家 康展

Proceedings of Joint International Conference on Mathematics and Computation, Supercomputing in Nuclear Applications and the Monte Carlo Method (M&C + SNA + MC 2015) (CD-ROM), 9 Pages, 2015/04

即発中性子減衰定数をモンテカルロ法で計算する新しい手法を開発した。これは、これまでの-検索アルゴリズムに基づいているが、値の検索について反復は必要ないという利点がある。固有値を値に関するテイラー級数近似で表現し、微分係数を、モンテカルロ摂動計算手法の1つである微分演算子サンプリング法で計算するものである。新しい手法の適用性を調べるために、単純な体系について検証計算を行った。パルス中性子法シミュレーションと値の定義から直接計算した値との比較を行い、新しい手法で計算した値は、パルス中性子法シミュレーションの参照解とよく一致することが示された。