Gundacker, S. (2009). Quality of nuclear reaction models for data evaluation in the calcium - copper region [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/184228
Optical model; Level densities; Covariance matrices; Model defects; Nuclear data evaluation; TALYS
en
Abstract:
Zur Entwicklung neuer nuklearer Technologien und Techniken, wie radioaktiver Abfallbeseitung, benötigt man eine Erweiterung nuklearer Datensätze, bezüglich des standardmäßigen Energiebereiches von 20 MeV, wie auch eine Inkludierung von Unsicherheits-Informationen. Im Prinzip ist die nukleare Datenevaluierung ein statistischer Prozess, welcher mittels Bayesischer Statistik durchgeführt wird.<br />Unglücklicherweise gibt es nur sehr wenige Daten für Neutronen induzierte Reaktionen bei Energien über 20 MeV. Deshalb ist die Evaluation sehr stark vom Prior abhängig, der zumeist mit nuklearen Reaktionsmodellen generiert wird. Ein Großteil der aktuellen Methoden zur Erzeugung des Priors beziehen nur die Parameter-Unsicherheiten in die Generierung der Kovarianzmatrizen mitein. Jedoch gibt es zusätzliche Unsicherheiten infolge von Modell Defekten. Diese berücksichtigen, dass im Allgemeinen, selbst bei einer Suche im gesamten erlaubten Parameterbereich, nicht alle experimentellen Reaktionen vom Modell richtig beschrieben werden können. Deshalb ist es unerlässlich die Modell-Defekte in den Prior zu inkludieren. In dieser Diplomarbeit wurde eine kürzlich vorgestellte Methode [1] zur konsistenten Erstellung von Kovarianzmatrizen in Folge von Modell Defekte im Detail ausgearbeitet, und auf nukleare Datensätzen angewandt, um die Ausführbarkeit und Zuverlässigkeit der Methode zu überprüfen. Es wurde TALYS [2] als nukleares Modell gewählt, für das mit großen Anstrengungen ein bester Parametersatz ermittelt wurde. Dies geschah mittels Anpassung an experimentelle Daten im Bereich der Massenzahl A um 55. Die Formulierung der Modell Defekte wurde erfolgreich mit Hilfe der Programmsprache C++ umgesetzt, und wurde auch zur Bestimmung von Kovarianzmatrizen für die wichtigsten Neutronen induzierten Reaktionen von 55Mn verwendet.<br />[1] H. Leeb, D. Neudecker, Th. Srdinko, "Consistent Procedure for Nuclear Data Evaluation Based on Modeling", Nucl. Data Sheets 109, 2762 (2008).<br />[2] A.J. Koning, S. Hilaire and M.C. Duijvestijn, "TALYS-1.0", Proceedings of the International Conference on Nuclear Data for Science and Technology - ND2007, April 22-27, 2007, Nice, France, edited by O.<br />Bersillon, F. Gunsing, E. Bauge, R. Jacqmin, and S. Leray, (EDP Sciences, 2008), p. 211.<br />
de
The development of novel nuclear technologies and radioactive waste incineration methods requires an extension of the energy range of evaluated nuclear data files beyond the standard of 20 MeV as well as the inclusion of uncertainty information. In principle nuclear data evaluation is a statistical process which is performed by means of Bayesian statistics. Unfortunately above an incident neutron energy of 20 MeV there is a scarcity of experimental data. Therefore the evaluation depends strongly on the used prior, which is usually generated via nuclear models. Most of the current methods for the generation of the prior account only for parameter uncertainties to evaluate the covariance matrices. However, there are additional uncertainties due to model defects. These account for the fact that in general nuclear models cannot reproduce all experimental reaction data, even by exploiting their full parameter range. It is therefore important to include the uncertainties due to model defects into the prior. In this diploma thesis a recently proposed procedure [1] for the consistent determination of covariance matrices due to model defects was worked out in detail and applied to real data to demonstrate its feasibility and reliability. Using the reaction code TALYS [2] as the underlying nuclear model, great effort was put into the search of the best parameter-set by adjusting the model parameters to experimental reaction data of nuclei with A about 55. The formulation of covariance matrices due to model defects was successfully implemented via the programing language C++ and applied to estimate these covariance matrices for the most important neutron-induced reaction channels of 55Mn.<br />[1] H. Leeb, D. Neudecker, Th. Srdinko, "Consistent Procedure for Nuclear Data Evaluation Based on Modeling", Nucl. Data Sheets 109, 2762 (2008).<br />[2] A.J. Koning, S. Hilaire and M.C. Duijvestijn, "TALYS-1.0", Proceedings of the International Conference on Nuclear Data for Science and Technology - ND2007, April 22-27, 2007, Nice, France, edited by O.<br />Bersillon, F. Gunsing, E. Bauge, R. Jacqmin, and S. Leray, (EDP Sciences, 2008), p. 211.