Validation expérimentale du calcul du taux de capture des noyaux intervenant dans le cycle du combustible
Institution:
Aix-Marseille 1Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
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Abstract FR:
Le travail realise se place dans un cadre d'estimation des besoins en donnees nucleaires de base des actinides et des produits de fission, aussi bien pour les reacteurs actuels que pour les applications futures telles que l'allongement des campagnes, les reacteurs 100% mox ou encore la transmutation et l'incineration des dechets. Nous presentons en premiere partie les differents types d'experiences integrales disponibles pour la mesure des taux de capture, ainsi que les methodes utilisees pour la conception des formulaires de calcul de coeur de reacteur. La deuxieme partie est consacree a l'interpretation de trois experiences d'irradiation specifiques qui nous permettent d'evaluer l'etat des connaissances actuelles sur les donnes de base etudiees et d'estimer les incertitudes associees. La troisieme et derniere partie presente une synthese des resultats obtenus ainsi que la methode statistique utilisee pour l'ajustement des bibliotheques de donnees de base. Une application de cette methode nous permet de confirmer que seules des experiences integrales ciblees pouvaient permettre une validation des bibliotheques de donnees nucleaires de base. En conclusion, ce travail montre que si les efforts fournis par les physiciens des reacteurs et les physiciens nucleaires ont permis d'ameliorer considerablement la connaissance des sections efficaces de capture des noyaux principaux de l'uranium et du plutonium, il subsiste neanmoins quelques lacunes pour les actinides mineurs (np, am, et cm). Les recommandations que nous faisons seraient d'effectuer des mesures a travers des experiences aussi bien differentielles qu'integrales pour ameliorer la connaissance des sections efficaces de ces noyaux. En ce qui concerne les experiences integrales, nous proposons un certain nombre de criteres a satisfaire pour la conception afin de limiter les approximations dans la modelisation et pouvoir ainsi exploiter au mieux les resultats de ces experiences.