Les calculs d’impact des incertitudes de données nucléaires sont un domaine de recherche bien particulier. Ils nécessitent de comprendre non seulement la physique des réacteurs et de connaître les limites des logiciels utilisés pour la simuler mais aussi l’utilisation des données et de leurs incertitudes dans les études ainsi que le processus de construction de bibliothèques à partir de la modélisation des données expérimentales.
En collaboration avec EDF, l’IRSN en France et avec l’École Polytechnique de Montréal et l’Université McMaster au Canada, l’Institut Joseph Stephan de Slovénie, le groupe participe à des activités internationales de développement et de comparaison de matrices de covariance et d’outils de propagation d’incertitudes sous l’égide de l’Agence de l’Énergie Nucléaire de l’OCDE. L’objectif est de rapprocher toutes les communautés impliquées, depuis les évaluateurs de données nucléaires jusqu’aux spécialistes des calculs de sûreté, et de montrer ensemble qu’il est possible de maîtriser de bout en bout la propagation des erreurs. Les calculs d'incertitudes nécessitent par la suite l'utilisation de matrices de covariance contenant l'information sur les incertitudes de données que nous adaptons à nos besoins et à nos outils.
Nous contribuons au développement de méthodes de propagation d'incertitudes basées sur l'implémentation de la méthode classique de la « théorie des perturbations généralisées » dans des outils « déterministes » (comme DRAGON développé à l'Ecole Polytechnique de Montréal), similaires à ceux utilisés dans l'industrie. Ces outils permettent le calcul des sensibilités aux données de grandeurs utilisées dans les études sur des géométries limitées, à un assemblage par exemple.
Par ailleurs, le groupe développe des outils innovants de propagation d’incertitudes basés sur les nouvelles possibilités offertes par l’augmentation continue des performances des ordinateurs et l’utilisation du Monte Carlo pour les calculs d’évolution de combustibles. Il est désormais possible d’envisager de nouvelles façons de calculer l’impact des incertitudes sans utiliser systématiquement des matrices d’incertitudes au niveau des sections efficaces. Désormais, les évaluateurs peuvent construire, à partir de la distribution des paramètres en amont, des sections efficaces et de leurs modèles théoriques, non plus une bibliothèque de données utilisables en neutronique et les incertitudes associées mais directement une « bibliothèque de bibliothèques » dont la distribution correspond à la distribution des données expérimentales. La puissance phénoménale des ordinateurs permet alors de lancer des dizaines de calculs de neutronique avec chacune des bibliothèques et d’obtenir directement la distribution de valeurs correspondant à l’incertitude des données nucléaires. Cette méthode brutale, appelée « Total Monte Carlo » est utilisée au laboratoire pour faire des calculs en évolution.
