Development of continuous energy calculations for complete integral feedback on nuclear model parameters.

Actuellement, la principale source d'incertitudes lors de la réalisation de simulations stochastiques du transport de neutrons provient des données nucléaires (sections efficaces, distributions angulaires et énergétiques...) :celles-ci sont obtenues par un processus dit d'évaluation, où des modèles de physique nucléaire sont recalés sur des résultats expérimentaux.Les incertitudes des données nucléaires proviennent donc des incertitudes sur les paramètres de modèles utilisés.Les données sont continuellement améliorées, notamment par un processus d'assimilation d'expériences intégrales.Pour autant, ce processus n'est appliqué qu'à une partie des données nucléaires, en utilisant des méthodes déterministes basées sur des moyennes par groupe d'énergie.Pour conserver la cohérences des données nucléaires et affiner le processus d'assimilation, il est nécessaire de réaliser l'assimilation directement sur les modèles et paramètres de physique nucléaire.Il convient alors de fournir au code de transport des données nucléaires consistantes.Durant cette thèse, le code LAST a ainsi permis, pour la première fois, de lier par un couplage fort un code de transport stochastique avec un code de physique nucléaire (CONRAD).Ce dernier va permettre de produire des données à partir des mêmes paramètres et modèles, avant de réaliser une simulation de transport Monte-Carlo. Il est alors possible d'obtenir un premier retour sur les paramètres nucléaires via toutes les données nucléaires impactées, par de simples méthodes perturbatives.Plusieurs codes Monte-Carlo ont récemment intégré la capacité de réaliser le calcul de sensibilités aux données nucléaires par l'utilisation de méthodes adjointes.Pour dépasser les restrictions des simples méthodes perturbatives, un couplage faible entre le code CONRAD et une version de développement de TRIPOLI-4® intégrant ces nouvelles capacités a produit des résultats prometteurs.La mise en place de ce retour sur les paramètres a permis de montrer l'importance d'inclure l'intégralité des données nucléaires durant le processus d'assimilation.Currently, the major source of uncertainty for stochastic transport simulations comes from nuclear data (cross sections, angular and energetic distributions; etc.).Those are obtained by an evaluation process, in which experimental data are fitted with nuclear physic models.Thereby, nuclear data uncertainties comes from the nuclear models parameters uncertainties.Nuclear data are continuously improved, in particular by an assimilation process.Yet, this process is only applied on a small part of the data, with deterministic methods in which data are averaged on energy-groups.To ensure nuclear data consistency and improve the assimilation process, it is necessary to apply the assimilation process at the root of nuclear data, directly to the nuclear parameters.To obtain such a feedback, transport codes have first to be fed with consistent nuclear data.A strong coupling between a nuclear reaction code (CONRAD) and a stochastic transport code have been implemented in the code LAST.Thus, the nuclear data used are produced with the same parameters and models, and LAST can be utilized to compute reactivity sensivities to nuclear parameters with simple perturbations, via all the concerned nuclear data.Multiple Monte-Carlo transport codes have recently been improved with adjoint-based method, and are now able to compute sensitivity to nuclear data.In order to overpass simple perturbations computations, a weak coupling between CONRAD and a development version of TRIPOLI-4® has been carried out during this PhD, giving promising results.This coupling has also been used to demonstrate the necessity to include all the nuclear data during the assimilation process, unlike the current method used