Abstract This work covers an important point of the benchmark released by the expert group on Uncertainty Analysis in Modeling of Light Water Reactors (UAM-LWR). This ambitious benchmark aims to determine the uncertainty in LWR systems and processes in all stages of calculation, with emphasis on multi-physics (coupled) and multi-scale simulations. Specifically, in this work, a simplified BWR core is used to propagate the uncertainty of nuclear data. Due to a high computational cost in the analysis all fuel assemblies are modeled as fresh. The propagation is subdivided into two levels i) assembly level –with SCALE6.2.1 and SAMPLER module–, and ii) core level, –with PARCSv3.2 and DAKOTA 6.3–. The first level takes into account the uncertainties contained in the master library ENDF/B-VII.1 and as a result a problem-dependent neutronic library in NEMTAB format is obtained using TXT2NTAB code. This is a friendly Matlab code developed within this work. Finally, the uncertainty contained in the neutronic library is further propagated through PARCS. A different approach is presented in this work to propagate the uncertainty between codes. Following this approach only two neutronic libraries are generated, one with the average responses and the other with their standard deviations. Then, the standard deviation and a matrix of perturbation factors are used to perturb the main neutronic parameters. A parallel work is done to propagate the thermal-hydraulic parameters in a PWR core (Mesado et al., ).

中文翻译：

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中子不确定性传播的方法论以及在 UAM-LWR 基准测试中的应用

摘要 这项工作涵盖了轻水反应堆建模中的不确定性分析（UAM-LWR）专家组发布的基准的一个重要点。这个雄心勃勃的基准旨在确定 LWR 系统和过程在所有计算阶段的不确定性，重点是多物理场（耦合）和多尺度模拟。具体而言，在这项工作中，使用简化的 BWR 核心来传播核数据的不确定性。由于分析中的高计算成本，所有燃料组件都被建模为新鲜的。传播细分为两个级别 i) 组装级别 - 使用 SCALE6.2.1 和 SAMPLER 模块 -，以及 ii) 核心级别 - 使用 PARCSv3.2 和 DAKOTA 6.3-。第一级考虑了主库 ENDF/B-VII 中包含的不确定性。1，因此使用 TXT2NTAB 代码获得了 NEMTAB 格式的问题相关中子库。这是在这项工作中开发的友好 Matlab 代码。最后，中子库中包含的不确定性通过 PARCS 进一步传播。在这项工作中提出了一种不同的方法来传播代码之间的不确定性。按照这种方法只生成两个中子库，一个具有平均响应，另一个具有它们的标准偏差。然后，使用标准偏差和扰动因子矩阵来扰动主要中子参数。进行并行工作以传播压水堆堆芯中的热工水力参数（Mesado 等人，）。中子库中包含的不确定性通过 PARCS 进一步传播。在这项工作中提出了一种不同的方法来传播代码之间的不确定性。按照这种方法只生成两个中子库，一个具有平均响应，另一个具有它们的标准偏差。然后，使用标准偏差和扰动因子矩阵来扰动主要中子参数。进行并行工作以传播压水堆堆芯中的热工水力参数（Mesado 等人，）。中子库中包含的不确定性通过 PARCS 进一步传播。在这项工作中提出了一种不同的方法来传播代码之间的不确定性。按照这种方法只生成两个中子库，一个具有平均响应，另一个具有它们的标准偏差。然后，使用标准偏差和扰动因子矩阵来扰动主要中子参数。进行并行工作以传播压水堆堆芯中的热工水力参数（Mesado 等人，）。标准偏差和扰动因子矩阵用于扰动主要中子参数。进行并行工作以传播压水堆堆芯中的热工水力参数（Mesado 等人，）。标准偏差和扰动因子矩阵用于扰动主要中子参数。进行并行工作以传播压水堆堆芯中的热工水力参数（Mesado 等人，）。