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Physical mechanism analysis of burnup actinide composition in light water reactor MOX fuel and its application to uncertainty evaluation

軽水炉MOX燃料中の燃焼によるアクチノイド組成変化の物理メカニズム分析と不確かさ評価への適用

大泉 昭人; 神 智之*; 石川 眞; 久語 輝彦

Oizumi, Akito; Jin, Tomoyuki*; Ishikawa, Makoto; Kugo, Teruhiko

燃焼によるアクチノイド組成変化の物理メカニズムを把握することは、バックエンド施設設計の妥当性や信頼性の必要条件を満たすために不可欠である。したがって、核データ等の物理量に起因する不確かさは定量的な分析が必要となる。本論文では、軽水炉MOX燃料を対象とし、一般化摂動論に基づいた核データ感度を用い、燃焼によるアクチノイド組成変化の物理メカニズムの分析手法を示す。まず、燃焼チェーン上に反応率を示した図を用い、燃焼によるアクチノイド組成変化の基本的な物理メカニズムについて議論する。次に、燃焼感度解析を用い、アクチノイドが生成される物理メカニズムについて詳細な分析を行う。ここでは、例として$$^{244}$$Cmと$$^{238}$$Puが生成される物理メカニズムについて分析する。最終的に、燃焼チェーン上に反応率を示した図と燃焼感度解析の組み合わせにより、アクチノイドの生成源の同定や核反応の間接的な影響の評価までできることを示す。また、燃焼感度係数の適用例として、核データ精度向上の優先度の判断に有用となる、核データ共分散と組み合わせた評価手法を紹介する。また、付録には、アクチノイドや反応を感度の傾向別に分類した結果を載せている。

The uncertainty associated with physical quantities, such as nuclear data, needs to be quantitatively analyzed. The present paper illustrates an analysis methodology to investigate the physical mechanisms of burnup actinide composition with nuclear-data sensitivity based on the generalized depletion perturbation theory. The target in this paper is the MOX fuel of the light water reactor. We start with the discussion of the basic physical mechanisms for burnup actinide compositions using the reaction-rate flow chart on the burnup chain. After that, the physical mechanisms of the productions of $$^{244}$$Cm and $$^{238}$$Pu are analyzed in detail with burnup sensitivity calculation. Conclusively, we can identify the source of actinide productions and evaluate the indirect influence of the nuclear reactions if the physical mechanisms of burnup actinide composition are analyzed using the reaction-rate flow chart on the burnup chain and burnup sensitivity calculation. Finally, we demonstrate the usefulness of the burnup sensitivity coefficients in an application to determine the priority of accuracy improvement in nuclear data in combination with the covariance of the nuclear data. In addition, the target actinides and reactions are categorized into patterns according to a sensitivity trend.

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