Thèse soutenue

Génération et implémentation des donnés nucléaires pour la simulation Monte Carlo analogue
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Auteur / Autrice : Camilo Cordero Ramirez
Direction : Frank GunsingCédric Jouanne
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Structure et réactions nucléaires
Date : Soutenance le 09/12/2022
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Particules, Hadrons, Énergie et Noyau : Instrumentation, Imagerie, Cosmos et Simulat
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Service d'études des réacteurs et de mathématiques appliquées (Gif-sur-Yvette, Essonne)
référent : Faculté des sciences d'Orsay
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Physique (2020-....)
Jury : Président / Présidente : Cheikh M'Backé Diop
Examinateurs / Examinatrices : Dimitri Rochman, Olivier Sérot, Xavier Doligez, Tatsuhiko Ogawa
Rapporteurs / Rapporteuses : Dimitri Rochman, Olivier Sérot

Résumé

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Les données nucléaires sont en constante évolution du fait de l'accumulation de nouvelles données expérimentales, de l'augmentation de la capacité de calcul informatique et du travail des évaluateurs qui testent la validité et cohérence des données par le biais de simulations stochastiques et déterministes. Dans le cadre de cette thèse, le focus porte sur les simulations de réactions nucléaires qui produisent plus de deux particules en voie de sortie, qui nécessitent des considérations spécifiques pour maintenir les corrélations entre ces particules et ainsi assurer la conservation de l'énergie et des moments cinétique et angulaire. Il est possible d'adapter les données nucléaires et leur exploitation pour les simulations - dites analogues - des réactions réalistes du point de vue phénoménologique (opposé au besoin historique de réduire la variance), ce qui augmente les temps de calcul mais permet d'élargir les capacités des codes de transport.