核数据是描述入射粒子与原子核发生相互作用概率的核反应数据以及原子核自身基本性质等数据的统称，各种能量的粒子与原子核发生核反应的各类核数据集合称之为核数据库，它是核工程与核技术研发设计的重要基础。近十年来，NECP团队在核数据处理、热散射律数据评价、核数据不确定度分析及同化等方面开展了大量的基础研究以及核数据库制作软件研发工作。

（1）核数据处理方法研究

核反应堆工程设计直接使用的核数据库是由核数据处理软件加工评价核数据库制作而成。我国长期以来主要依赖国外核数据处理软件，软件功能及计算精度无法满足我国先进核反应堆研发的迫切需求。

团队研发了核数据处理软件NECP-Atlas^[1]，该软件支持传统ENDF-6格式、最新GNDS格式评价核数据库的处理^[2]。针对不可分辨共振区^[3]、超热能区^{[4, 5]}、热能区^[6]不同的核反应机理，研发了高精度的核数据处理方法，从源头提高了中子输运计算精度。NECP-Atlas软件还具备释热因子^[7]、辐照损伤数据^{[7, 8]}、协方差数据^[9]、燃耗链数据^[10]、光子数据^{[11, 12]}的制作功能，满足核反应堆工程设计的全方面需求。

传统核数据处理方法是面向常规运行工况研发，目前团队在此基础上正在开拓极端工况反应截面的处理方法研究，以满足更宽的极端条件下核装置精确设计需求。

NECP-Atlas支持的应用领域

（2）热散射律数据评价方法研究

热散射律数据是描述热中子与材料散射后次级中子能量、角度分布的基础数据。我国缺少自主化的热散射律数据，核反应堆设计需依赖国外数据库。国外最新的热散射律数据库虽然包含了一定数量材料的热散射律数据，但是，一些重要材料（例如：石墨、铍等）仍是采用传统方法评价产生，数据精度低，无法满足新型核反应堆高精度研发的需求。

团队针对晶体、液体材料分别建立了热散射律数据计算方法：基于第一性原理建立了晶体材料热散射律数据计算方法，提出了直接法、各向异性位移参数方法^[13]、一声子展开方法^[14]等先进方法，消除了传统热散射律数据计算中的近似，提高了相干弹性散射、非弹性散射数据的计算精度；基于经典分子动力学原子轨迹结合量子力学修正方法^[15]，建立了液体材料热散射律数据计算方法，获得了精确的轻水、重水、液体FLiBe的热散射律数据。基于以上理论研发了热散射律数据计算软件NECP-TSL^[13]，自主产生了数十种材料的热散射律数据。

受计算方法的限制，国际上未能使用实验测量数据对热散射律数据进行同化，目前团队正在研究基于微观、宏观实验测量结果对热散射律数据进行同化的方法，以填补国际空白。

团队自主研制的热散射律数据与国际最新ENDF/B-VIII.1的方法对比

（3）核数据不确定度分析及同化方法研究

评价核数据不可避免存在不确定度，不确定度会通过核设计计算传递给最终结果。新型核反应堆内材料成分、能谱特点与传统反应堆显著不同，涉及的重要核数据的不确定度大于传统反应堆，因此，开展不确定度分析量化核数据造成的核设计结果的不确定度，并通过核数据同化方法，利用核反应堆宏观测量结果对核数据进行优化提高设计精度，成为国内外研究的重要内容。

团队针对不同的需求，基于抽样方法建立了不确定度分析方法，首先，建立了针对评价核数据库的抽样方法^[16]，可以实现对评价核数据库中所有数据精确抽样，拓展了不确定度分析的数据类型，提高了不确定度分析的精度；其次，建立了基于多群协方差对堆用核数据库抽样的方法^[17]，根据用户的数据库格式实现不确定度量化。基于以上方法研制了评价核数据库抽样程序NECP-SOUL^[16]、多群协方差抽样程序NECP-UNICORN^[18]。在不确定度分析的基础上，基于广义最小二乘、贝叶斯推理、贝叶斯-蒙特卡罗等方法建立了核数据同化方法，根据核反应堆宏观测量结果对核数据进行优化，提高反应堆有效增殖系数、控制棒价值等的计算精度。

在传统核数据不确定度分析及同化方法中，需根据经验确定重要的数据类型、数据调整幅度等，目前团队正在开展利用机器学习方法识别重要数据，探索人工智能技术在不确定度分析及同化中的应用，以消除经验依赖。

NECP-SOUL的计算流程

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