본 논문에서는 정보 이론의 maximum entropy Principle을 이용하여 중성자속 분포를 재생하는 새로운 방법을 시도하였다. 어떤 대상에 대한 부분적인 정보가 있을 때, 이 정보의 한도 내에서 entropy를 최대화시키는 확률 분포는 가장 객관적인 것이 된다. Nodal method계산결과인 평균 중성자속과 current의 값을 prior information으로 삼고, 핵 연료 집합체의 경계에서의 중성자속 분포를 확률의 형태로 변환해서 확률로써 다룬다. Prior information의 한도 내에서 entropy를 최대화시키는 경계에서의 확률 분포를 구하면 핵연료 집합체의 경계에서의 중성자속 분포가 구해지는데, 이것을 경계조건으로 heterogeneous assembly calculation을 행하여 세부적인 중성자속 분포를 구한다. 이 새로운 방법을 몇 개의 benchmark problem assembly에 응용해 본 결과, 노심의 안쪽 부분에서는 이 방법이 form function method에 의한 것과 비슷한 정확도를 보였고 바깥 부분에서는 다소 큰 오차를 보였다. 본 논문에서는 surface-averaged neutron current를 prior in-formation에 포함시키지 못했는데, 이것을 포함시키면 결과가 훨씬 개선 될 것으로 보인다.
This paper develops a new method for reconstructing neutron flux distribution, that is based on the maximum entropy Principle in information theory. The Probability distribution that maximizes the entropy Provides the most unbiased objective Probability distribution within the known partial information. The partial information are the assembly volume-averaged neutron flux, the surface-averaged neutron fluxes and the surface-averaged neutron currents, that are the results of the nodal calculation. The flux distribution on the boundary of a fuel assembly, which is the boundary condition for the neutron diffusion equation, is transformed into the probability distribution in the entropy expression. The most objective boundary flux distribution is deduced using the results of the nodal calculation by the maximum entropy method. This boundary flux distribution is then used as the boundary condition in a procedure of the imbedded heterogeneous assembly calculation to provide detailed flux distribution. The results of the new method applied to several PWR benchmark problem assemblies show that the reconstruction errors are comparable with those of the form function methods in inner region of the assembly while they are relatively large near the boundary of the assembly. The incorporation of the surface-averaged neutron currents in the constraint information (that is not done in the present study) should provide better results.
