Utilização do método da amostragem para propagação de incertezas de parâmetros físicos em sistemas com material físsil

Existe uma incerteza associada a todos os componentes que integram o modelo de um sistema nuclear. Investigar o impacto destas incertezas na simulação é essencial para realização de cálculos mais realísticos, que vêm substituindo os cálculos conservadores à medida que o poder computacional aumenta. A utilização do método de amostragem para propagar incertezas em simulações que utilizam o método de Monte Carlo é recente devido ao grande custo computacional exigido. Por meio da análise da incerteza propagada para o Fator de Multiplicação Efetivo de nêutrons (keff ), investigou-se os efeitos do número de amostras, da incerteza computacional e da eficiência do gerador de números aleatórios para representar as distribuições que caracterizam incertezas físicas no modelo do reator de pesquisa RA-6, do Centro Atômico de Bariloche. Este reator foi escolhido por apresentar as mesmas características (combustível, energia dos nêutrons no núcleo, revestimento e moderador) do Reator Multipropósito Brasileiro (RMB), que é o projeto mais importante atualmente no ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação para a área nuclear. Além disso existe um experimento de benchmark disponível para este reator. Um programa denominado GB_sample foi implementado para possibilitar a aplicação do método da amostragem aleatória, que exige um processo automatizado e com ferramentas robustas de estatística. O programa foi baseado no modelo de caixa preta e utilizou o código MCNPX trabalhando em processamento paralelo para o cálculo do transporte de nêutrons simulando o reator de pesquisa RA-6. As incertezas obtidas utilizando a metodologia desenvolvida foram comparadas com aquelas do benchmark, calculadas por meio de um método conservador. Verificou-se a possibilidade de melhorar a eficiência do método da amostragem aleatória através da seleção de distribuições obtidas de um gerador de números aleatórios a fim de conseguir uma melhor representatividade das incertezas. Após conseguir a convergência do método, no intuito de otimizar sua utilização, reduzindo a variância da incerteza propagada sem causar aumento no tempo computacional, verificou-se o tamanho ótimo da amostragem. Observou-se também que o efeito em keff devido a incertezas dos componentes físicos do reator em questão, são menores quando o método da amostragem é utilizado em substituição ao método conservador. A incerteza de 0,0025 mm no raio do veneno queimável gerou um efeito de 76 pcm no keff do sistema quando propagada pelo método da amostragem, enquanto que o valor superestimado pelo método conservador é 91 pcm. Com os resultados foi possível verificar o correto funcionamento do programa desenvolvido. Também foi verificado o potencial do método da amostragem para propagação de incertezas, principalmente quando muitos parâmetros com incerteza são avaliados conjuntamente no mesmo input, que é uma das vantagens do método da amostragem com relação ao método conservador. There is an uncertainty for all the components that comprise the model of a nuclear system. Assessing the impact of uncertainties in the simulation of fissionable material systems is essential for a realistic calculation that has been replacing conservative model calculations as the computational power increases. The propagation of uncertainty in a simulation using a Monte Carlo code by sampling the input parameters is recent because of the huge computational effort required. By analyzing the propagated uncertainty to the effective neutron multiplication factor (keff ), the effects of the sample size, computational uncertainty and efficiency of a random number generator to represent the distributions that characterize physical uncertainty in a light water reactor was investigated. A program entitled GB_sample was implemented to enable the application of the random sampling method, which requires an automated process and robust statistical tools. The program was based on the black box model and the MCNPX code was used in and parallel processing for the calculation of particle transport. The uncertainties considered were taken from a benchmark experiment in which the effects in keff due to physical uncertainties is done through a conservative method. In this work a script called GB_sample was implemented to automate the sampling based method, use multiprocessing and assure the necessary robustness. It has been found the possibility of improving the efficiency of the random sampling method by selecting distributions obtained from a random number generator in order to obtain a better representation of uncertainty figures. After the convergence of the method is achieved, in order to reduce the variance of the uncertainty propagated without increase in computational time, it was found the best number o components to be sampled. It was also observed that if the sampling method is used to calculate the effect on keff due to physical uncertainties reported by manufacturers, there will be a reduction in the value compared to the conservative model. The results made it possible to verify the correct functioning of the program developed and show the potential of the sampling method for propagation of uncertainties, especially when many uncertainties are evaluated together in the same input.