Nouvelle évaluation des données de neutrons retardés et covariances associées

In the context of nuclear reactor physics, one of the main issues is the control of the chain reaction. After a fission event has occurred, around three prompt neutrons are immediately emitted. Luckily, a small fraction of neutrons - less than 1% - appears with a certain delay with respect to the fission event. Delayed neutrons (DN) are an easy way out from the uncontrollable prompt-neutron driven chain reaction because they slow down the response of the reactor to a change in reactivity.Quantifying the fraction of such neutrons as well as their kinetic behavior is essential to design a safe reactor. In particular, in order to determine the safety margins, a rigorous estimation of uncertainties and covariances is necessary. The main consequence of a lack of accurate DN data is the conservatism in the design of a reactor. Nowadays, the discrepancy between the reactivity simulated using different international databases, rises up to 16% for LWRs, and the uncertainties associated with the currently recommended parameters are still too large for the needs of the industry. In addition to that, the covariance matrix associated with the abundances has never been produced. The DN parameters are generally estimated through a calculation or an integral measurement.This Ph.D. aims at producing a new set of DN parameters by performing both calculations and measurements, and by exploiting the two through the Bayesian inference, with the aim of reducing the uncertainties and creating the associated covariance matrices. The results for 235U, together with the calculated values for 238U, have been tested in three benchmarks, giving satisfying solutions with respect to the effective delayed neutron fraction. The main achievement of this work is the great improvement in the predicted reactivity, especially for negative periods, which is accompanied by an extremely good precision, never exceeding 2.2%.Dans le domaine de la physique des réacteurs, une des principales préoccupation est la maîtrise de la réaction en chaîne. Lorsqu’un noyau fissionne, environ trois neutrons prompts sont émis immédiatement. Toutefois,une faible fraction de neutrons supplémentaires - moins d’1% de la population totale - apparaît un certain temps après la fission. Les neutrons retardés (NR) contre-balancent le caractère incontrôlable d’une réaction en chaîne pilotée uniquement par des neutrons prompts en ralentissant la réponse d’un réacteur à une variation de réactivité.Quantifier la fraction de NR ainsi que leur cinétique est essentiel pour concevoir des réacteurs sûrs. La principale conséquence d’un manque de précision sur les données des NR est l’augmentation du conservatisme à la conception du réacteur au regard des marges de sûreté imposées par l’Autorité de Sûreté. Aujourd’hui, la dispersion entre les réactivités simulées avec différentes bibliothèques de données internationales atteint jusqu’à 16% pour les réacteurs à eau légère et les incertitudes associées aux paramètres recommandés restent trop importante pour les besoins de l’industrie. A cela s’ajoute le fait que les matrices de covariance associées aux abondances des NR dans les différentes familles de NR n’ont jamais été évaluées. Jusqu’à présent, les paramètres associés aux NR ont été estimés soit par calculs soit par mesures intégrales.Cette thèse a pour but de produire un nouveau jeu de paramètres pour les NR en conduisant à la fois des calculs et des mesures puis en exploitant ces deux sources grâce à l’assimilation Bayesienne. Cela permettrait de réduire les incertitudes sur les données des NR et de créer les matrices de covariance qui leurs sont associées.Les résultats pour l’235U et les paramètres calculés pour l’238U, ont été testés dans trois benchmarks, en donnant des solutions satisfaisantes par rapport à la fraction effective de neutrons retardés. La réussite principale de ce travail est la grande amélioration de la réactivité prédite, spécialement pour des périodes négatives. De plus, elle est accompagnée par une précision extrêmement bonne, qui ne dépasse jamais 2.2%