The Fusion Evaluated Nuclear Data Library (FENDL) is a comprehensive and validated collection of nuclear cross section data coordinated by the International Atomic Energy Agency (IAEA) Nuclear Data Section (NDS). FENDL assembles the best nuclear data for fusion applications selected from available nuclear data libraries and has been under development for decades. FENDL contains sub-libraries for incident neutron, proton, and deuteron cross sections including general purpose and activation files used for particle transport and nuclide inventory calculations. We describe the history, selection of evaluations for the various sub-libraries (neutron, proton, deuteron) with the focus on transport and reactor dosimetry applications, the processing of the nuclear data for application codes, and the development of the TENDL-2017 library which is the currently recommended activation library for FENDL. We briefly describe the IAEA IRDFF library as the recommended library for dosimetry fusion applications. We also present work on validation of the neutron sub-library using a variety of fusion relevant computational and experimental benchmarks. A variety of cross section libraries are used for the validation work including FENDL-2.1, FENDL-3.1d, FENDL-3.2, ENDF/B-VIII.0, and JEFF-3.2 with the emphasis on the FENDL libraries. The results of the experimental validation showed that the performance of FENDL-3.2b is at least as good and in most cases better than FENDL-2.1. Future work will consider improved evaluations developed by the International Nuclear Data Evaluation Network (INDEN). Additional work will be needed to investigate differences in gas production in structural materials. Covariance matrices need to be updated to support the development of fusion technology. Additional validation work for high-energy neutrons, protons and deuterons, and the activation library will be needed.


翻译:聚变评价核数据库(FENDL)是由国际原子能机构(IAEA)核数据科(NDS)协调建立的综合性、经验证的核截面数据集合。FENDL整合了从现有核数据库中精选出的最佳聚变应用核数据,历经数十年持续开发。该数据库包含中子、质子和氘核入射反应截面子库,涵盖用于粒子输运和核素存量计算的通用文件与活化文件。本文介绍了数据库发展历程、各子库(中子、质子、氘核)评价数据的选择(重点关注输运与反应堆剂量测定应用)、核数据面向应用代码的加工处理,以及当前FENDL推荐活化库TENDL-2017的开发情况。同时简要介绍了IAEA IRDFL库作为聚变剂量测定推荐库的相关工作,并利用多种聚变相关计算与实验基准验证了中子子库。验证工作使用了FENDL-2.1、FENDL-3.1d、FENDL-3.2、ENDF/B-VIII.0和JEFF-3.2等多个截面数据库,重点对FENDL系列库进行验证。实验验证结果表明,FENDL-3.2b的性能至少与FENDL-2.1相当,且在多数情况下表现更优。未来工作将考虑采用国际核数据评价网络(INDEN)开发的改进评价数据,还需进一步研究结构材料中气体产额的差异,更新协方差矩阵以支撑聚变技术发展,并对高能中子、质子、氘核及活化数据库开展补充验证。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月6日
VIP会员
最新内容
从采集到决策:美军视角下的战术情报范式重构
专知会员服务
4+阅读 · 今天2:42
《履带式无人地面战车技术发展现状》
专知会员服务
2+阅读 · 今天1:46
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
2+阅读 · 8月1日
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
11+阅读 · 7月31日
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
8+阅读 · 7月31日
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
5+阅读 · 7月31日
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
8+阅读 · 7月31日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员