Développement d’un estimateur déterministe appliqué au transport de particules neutres en méthode Monte-Carlo

Development of an expectation estimator applied to neutral particles transport using the Monte-Carlo method

• Auteur / Autrice : Henri Hutinet
• Direction : Abdallah Lyoussi, Cindy Le loirec
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : PHYSIQUE & SCIENCES DE LA MATIERE - Spécialité : ENERGIE, RAYONNEMENT ET PLASMA
• Date : Soutenance en 2024
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Physique et Sciences de la Matière (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CEA Cadarache
• Jury : Président / Présidente : Christian Morel
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Abdallah Lyoussi, Eric Dumonteil, Franck Vidal, Claire Michelet, Cindy Le loirec
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Eric Dumonteil, Franck Vidal

Mots clés

Mots clés libres

Monte-Carlo

Transport des neutrons

Estimateur Next-Event

ETLE

Gpgpu

Réduction de variance

Monte-Carlo

Neutrons transport

Next-Event estimator

ETLE

Gpgpu

Variance reduction techniques

Résumé

La méthode Monte-Carlo est largement utilisée pour simuler le transport de particules dans une configuration donnée. Elle est même considérée comme la simulation de référence, car elle n’implique « aucune approximation » dans sa méthode pour résoudre l’équation de Boltzmann. Cependant, elle présente un inconvénient majeur : son temps d’exécution peut être long pour obtenir une variance convenable sur les observables d’intérêt. Ce comportement est notamment exacerbé dans les problèmes de radioprotection, qui, par définition, impliquent une forte atténuation entre la source de rayonnement et la zone de détection. Or, les deux estimateurs usuels, permettant d’établir ces observables (flux, taux de réaction, débit de dose ...), nécessitent l’accès, par la marche aléatoire, des particules au détecteur. Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse consiste à mettre en oeuvre et à étudier le comportement d’un estimateur rarement utilisé, mais qui ne nécessite pas d’accéder à la zone de détection pour estimer des grandeurs d’intérêt telles que le flux, le taux de réaction ou le débit d’équivalent de dose. Cet estimateur est désigné ici sous le nom de eTLE . Cependant, il présente une contrepartie en termes de coût computationnel, car il implique davantage de calculs aux intersections avec des primitives géométriques et d’interpolations de sections efficaces macroscopiques totales. Pour remédier à cela, deux solutions ont été étudiées : l’utilisation d’un échantillonnage préférentiel pour dévier les pseudo-particules propres à la méthode en direction de la zone de détection, et le transfert des étapes de calcul coûteuses en temps de calcul mais nécessaires à l’estimateur sur un processeur graphique (GPU). Chaque version est nommée respectivement eTLE DF et seTLE . Après avoir validé les résultats pour l’implémentation des deux méthodes dans TRIPOLI-4® , ces dernières ont montré des gains en variance par rapport aux estimateurs de référence pour différents types de configurations. L’eTLE DF offre des facteurs d’accélération d’une voire deux décades pour des configurations de type « void » ou des blindages modérés ou forts. Il est particulièrement efficace pour des détecteurs à neutrons rapides. Il peut également être utilisé avec d’autres méthodes de réduction de variance sans biaiser le score recherché, permettant ainsi de multiplier le gain offert par la méthode de biaisage d’une décade supplémentaire. L’eTLE , associé au transport en ligne droite porté sur GPU de façon asynchrone, offre lui aussi des gains d’une voire deux décades. Ce dernier est particulièrement efficace dans les zones où les particules ont du mal à accéder par leur marche aléatoire, comme dans les régions absorbantes. Les paramètres de la méthode, tels que l’ordre de multiplicité, le nombre de CPUs et l’échantillonnage des paramètres de renvoi sur GPU, possèdent un optimum qui dépend de la physique et des caractéristiques du matériel utilisé et permettent de tirer pleinement parti des performances de l’estimateur.

The Monte Carlo method is widely used to simulate the particle transport in a given configuration. Since it does not involve any approximation, it is the reference solution of the Boltzmann equation. However, it has a major drawback: its execution time could be significant to obtain a reasonable variance on the observables. This behavior is particularly exacerbated in radiation shielding, which, by definition, involves a strong attenuation between the radiation source and the detection area. Moreover, the two usual estimators require that the particles access the detector through their random walk. In order to cope with these issues, the aim of this thesis is to implement and study the behavior of an estimator that is rarely used, but does not require access to the detection area to estimate quantities of interest such as particle flux, reaction rate or dose equivalent rate. This estimator is referred as eTLE . The tradeoff is its computational cost, as it involves more geometric primitive intersection calculations and supplementary total macroscopic cross-sections interpolations. Two solutions have been studied to overcome this issue : the use of importance sampling to force the deviation of the method’s pseudo-particles towards the detection area, and the transfer of the necessary computational steps to the estimator on a graphics processing unit (GPU). Each version is named eTLE DF and seTLE , respectively. After validating the results for the two methods implementation in TRIPOLI-4® , these showed good stastical convergence and can greatly reduce the statistical uncertainty. The eTLE DF estimator provides acceleration factors from one to two orders of magnitude for “void” type configurations or for moderate to strong shielding scenes. It is especially efficient for fast neutron detectors. It can also be used in conjunction with other variance reduction methods without biasing the desired score, thereby allowing to multiply the gain offered by these techniques by an additional decade. The eTLE , combined with straight-line transport carried out asynchronously on the GPU, also offers factors of one or even two orders of magnitude. This is particularly effective in domains with high absorption probabilities. The method’s parameters, such as the number of samples per collision, the number of CPUs, and the scattering parameters sampling on the GPU, have an optimum and allow to fully leverage the estimator’s performance.