Interpolation strategies for multi-parameter microscopic cross sections in core transport calculation

This thesis has the objective to develop a methodology for generating microscopic cross-section libraries within the XSTOOL framework, aiming to overcome the limits present in traditional two-step methods. The innovation lies in the microscopic-level interpolation of cross-sections and neutron fluxes prior to spatial homogenization. By shifting the interpolation order, this approach preserves local phenomena like spatial self-shielding within fuel pellets and the radial skin effect, which are usually lost in conventional assembly-averaged methods. The accuracy of this logic is investigated across a multi-dimensional parameter space (Tf, dmod, CB). A statistical assessment demonstrates high precision: for resonant isotopes like U-238, the Root-Mean-Square error of the microscopic cross-sections remains below 0.075%. Reconstructed values confirm the ability to capture non-linear phenomena, though low-moderation regimes (dmod < 0.4 g/cm3) highlight challenges from spectral hardening. Furthermore, macroscopic effective cross-section reconstruction allows for an error characterization, discriminating between intrinsic interpolation inaccuracies and condensation-induced spectral weighting errors. The methodology is evaluated via assembly-level transport simulations of a 17x17 PWR UOX, AIC rodded fuel assembly. The results show that the interpolation introduces small reactivity biases (< 10 pcm for 281, 30, and 26 energy groups structures) and minimal local fission rate deviations (< 0.05%). The study concludes that primary uncertainties in reduced-order models come from energy group collapse, rather than the interpolation itself. This framework bridges high-precision microscopic data and full-core simulation, giving a computationally optimized foundation for Light Water Reactor analysis.

Questa tesi ha l'obiettivo di sviluppare una metodologia per la generazione di librerie di sezioni d'urto microscopiche all'interno del framework XSTOOL, con lo scopo di superare i limiti intrinseci nei metodi tradizionali a due livelli. L'innovazione risiede nell'interpolazione a livello microscopico delle sezioni d'urto e dei flussi neutronici prima di qualsiasi omogeneizzazione spaziale. Spostando l'ordine di interpolazione, questo approccio preserva i fenomeni fisici locali, come l'autoschermatura spaziale all'interno delle pastiglie di combustibile, che vengono solitamente persi nei metodi convenzionali mediati sulla cella di elemento di combustibile. L'accuratezza di questa logica è studiata attraverso uno spazio dei parametri multidimensionale (Tf, dmod, CB). Una valutazione statistica dimostra un'elevata precisione: per gli isotopi risonanti come l'U-238, l'errore quadratico medio (Root-Mean-Square error) delle sezioni d'urto microscopiche rimane al di sotto dello 0.075%. I valori ricostruiti confermano la capacità di catturare i fenomeni non lineari, sebbene i regimi a bassa moderazione (dmod < 0.4 g/cm3) evidenzino sfide derivanti dall'indurimento dello spettro. Inoltre, la reconstruction delle sezioni d'urto efficaci macroscopiche consente una caratterizzazione dell'errore, discriminando tra le imprecisioni intrinseche dell'interpolazione e gli errori di pesatura spettrale indotti dalla condensazione energetica. La metodologia è valutata mediante simulazioni di trasporto a livello di elemento di combustibile di un elemento di combustibile PWR UOX 17x17 con barre AIC. I risultati mostrano che l'interpolazione introduce ridotti bias di reattività (< 10 pcm per le strutture energetiche a 281, 30 e 26 gruppi) e minime deviazioni del tasso di fissione locale (< 0.05%). Lo studio conclude che le incertezze primarie nei modelli a ordine ridotto derivano dal collasso dei gruppi energetici, piuttosto che dall'interpolazione stessa. Questo framework unisce i dati microscopici ad alta precisione e i modelli di core del reattore, fornendo una base computazionalmente ottimizzata per l'analisi dei reattori ad acqua leggera (LWR).