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Mesh‑free semi‑quantitative variance underestimation elimination method in Monte Caro algorithm

Nuclear Science and Techniques 2023年第1期34卷 157-171页

作者： Peng‑Fei Shen Xiao‑Dong Huo Ze‑Guang Li Zeng Shao Hai‑Feng Yang Peng Zhang Kan Wang Department of Engineering Physics Tsinghua UniversityBeijing 100084China China Nuclear power Engineering Corporation Beijing 100840China

The inter-cycle correlation of fission source distributions(FSDs)in the Monte Carlo power iteration process results in variance underestimation of tallied physical quantities,especially in large local tallies.This study provides a mesh-free semiquantitative variance underestimation elimination method to obtain a credible confidence interval for the tallied results.This method comprises two procedures:Estimation and Elimination.The FSD inter-cycle correlation length is estimated in the Estimation procedure using the Sliced Wasserstein distance algorithm.The batch method was then used in the elimination procedure.The FSD inter-cycle correlation length was proved to be the optimum batch length to eliminate the variance underestimation problem.We exemplified this method using the OECD sphere array model and 3D PWR BEAVRS model.The results showed that the average variance underestimation ratios of local tallies declined from 37 to 87%to within±5%in these models.

关键词： Monte Carlo algorithm power iteration process Inter-cycle correlation Variance underestimation Sliced Wasserstein distance

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