核数据测量与评估

1/1核数据测量与评估第一部分核数据测量方法的概述 2第二部分核数据评估技术 4第三部分核数据不确定度估算 6第四部分核数据交互作用模型 9第五部分核裂变数据的测量与评估 12第六部分核聚变数据的测量与评估 13第七部分放射性衰变数据的测量与评估 17第八部分核数据在核科学与工程中的应用 19

第一部分核数据测量方法的概述核数据测量方法概述

简介

核数据是量化核反应特性和相互作用的数值信息，对于核能、核医学、核武器等领域至关重要。核数据测量是获得这些数据的必要手段，涉及各种方法和技术。

直接测量

粒子束方法

*散射实验：将粒子束（如中子、质子）射向靶核，测量散射粒子的角分布、能量分布等参数，从而推断靶核的反应截面和共振参数。

*反应产物测量：将粒子束射向靶核，测量反应产生的粒子（如γ射线、裂变碎片）的能谱、方向分布等，从而获得反应截面、角分布和其他核反应特性。

核反应堆方法

*活化分析：将样品放入核反应堆中，使其在中子轰击下发生核反应，产生放射性核素，通过测量放射性活度和衰变特性，确定样品中特定元素的含量。

*反应率测量：将探测器置于核反应堆中，测量中子俘获、裂变等反应的反应率，从而推断反应截面和反应速率常数。

其他直接测量方法

*慢化剂时光飞越法：利用中子慢化剂调制中子束，测量中子到达探测器的时间分布，从而获得中子截面的能量依赖性。

*同位素加速器质量谱法：利用加速器产生放射性同位素，通过测量其质量和丰度，获取有关核反应产物的质量分布和产额的信息。

间接测量

理论计算

*核模型：使用核物理模型和理论计算核反应截面、衰变率等核数据。

*反卷积方法：通过数学反卷积技术从实验数据中提取核数据，如共振参数、角分布。

系统分析

*积分实验：测量与特定应用相关的核数据积分值，例如反应堆临界性、辐射屏蔽效率，从而验证和调整理论计算或间接测量结果。

*本征值方法：使用本征值方程解析系统行为，从中推导核数据。

应用

*反应堆设计与分析：提供核燃料消耗、反应速率等数据，用于反应堆设计、安全分析和优化。

*辐射剂量学：测量中子和γ射线能谱，确定辐射剂量分布和生物效应。

*核武器发展：获取核燃料起爆特性、爆炸当量等数据，用于核武器设计和模拟。

*核废料管理：测量放射性核素的衰变率、半衰期等数据，用于废料处理和储存。

*基础科学研究：探索核结构、核反应机制等基本问题。

挑战与展望

*未来核能系统（如小型模块化反应堆）对高精度和广泛能量范围的核数据提出了更高要求。

*随着加速器和探测器技术的进步，间接测量和尖端实验方法将继续发挥重要作用。

*核数据的评估和验证至关重要，需要建立完善的国际合作和数据基础设施。第二部分核数据评估技术核数据评估技术

核数据评估是系统地收集、分析和解释来自实验和理论研究的核数据，并将其编译成易于使用的格式的过程。其目的是为核科学和技术应用提供可靠和一致的核数据。

#技术类型

有多种核数据评估技术，每种技术都有其优缺点：

积分评估

*累积条形图方法：将实验数据绘制为条形图，然后累积以得到总截面。

*最似然拟合法：假设一组参数分布，然后调整参数以最大化实验数据和模型拟合之间的似然度。

微分评估

*R矩阵分析：使用势函数描述核反应，然后使用R矩阵理论计算截面。

*光学模型分析：使用描述核之间相互作用的势函数，然后使用光学模型理论计算截面。

体系评估

*核模型计算：使用核模型描述核结构，然后计算反应截面和衰变率。

*综合评估：使用多种评估技术，并结合理论和实验数据来确定最佳评估值。

#评估程序

核数据评估程序通常涉及以下步骤：

1.收集和编译数据：从实验和理论研究中收集和编译相关的核数据。

2.验证和筛选数据：检查数据的质量，丢弃不一致或不准确的数据。

3.选择评估技术：根据数据的类型和可用的资源选择最合适的评估技术。

4.拟合和参数化：使用选定的评估技术拟合数据，并确定拟合参数。

5.不确定性估计：估计评估值的不确定性，包括来自数据、模型和评估程序本身的不确定性。

6.文档化和发布：记录评估过程，并以易于使用的格式发布评估值。

#国际合作

核数据评估是一个国际合作的领域。国际原子能机构(IAEA)协调全球核数据评估工作，并通过其核数据协调中心(NDCC)提供评估数据。其他国际组织，如核数据评估合作组织(OECD/NEA)和联合研究中心(JRC)，也参与了核数据评估工作。

#应用

核数据评估在核科学和技术应用中至关重要，包括：

*核反应堆设计和运行

*核医学和辐射治疗

*核废料管理

*核安全和核保障

#评估库

核数据评估值通常存储在核数据库中。这些数据库可以是通用的，涵盖所有核素，也可以是专门的，专注于特定核素或反应类型。一些著名的核数据库包括：

*评估核数据文件库(ENDF)

*国际核数据委员会推荐核数据库(IRDF)

*联合研究中心核数据库(JENDL)

*中国核数据中心(CNDC)第三部分核数据不确定度估算关键词关键要点不确定度来源识别

1.识别并了解核数据测量不确定度的潜在来源，包括实验测量、数据处理、模型模拟和评估。

2.分析不确定度的类型，例如统计不确定度、系统不确定度和方法不确定度。

3.定量化不确定度的贡献，并确定最主要的来源，以指导后续的不确定度估算工作。

实验不确定度评估

1.遵循良好的实验实践，包括校准、背景减除和数据的重复性检查。

2.应用统计方法，例如正态分布和学生t分布，计算测量结果的不确定度。

3.考虑系统不确定度，例如仪器灵敏度、能量标定和探测器效率。核数据不确定度估算

在核数据测量和评估中，准确估算核数据的不确定度至关重要，因为它影响着数据可信度和在应用中的可靠性。估算不确定度涉及以下关键步骤：

1.测量不确定度识别

首先，需要识别测量过程中可能导致不确定度的所有来源，包括：

*设备不确定度：测量仪器的固有偏差和精度限制。

*环境因素：温度、湿度、气压等环境条件的变化。

*操作员因素：人为错误、操作技术差异等。

*数据分析方法：不同的分析算法或模型可能导致不同的结果。

2.不确定度量化

识别潜在的不确定度来源后，需要对每个来源进行量化。这可以通过以下方法实现：

*统计分析：对于重复测量，计算标准偏差或标准误差。

*校准：将测量仪器与已知标准进行比较。

*理论估计：使用物理原理或经验模型来估计不确定度。

3.不确定度合成

量化各个不确定度来源后，需要将它们合成以获得总体不确定度。这可以通过以下方法实现：

*根平方和（RSS）方法：对于正态分布的不确定度，总体不确定度是各个不确定度平方和的平方根。

*蒙特卡罗方法：使用随机模拟从输入不确定度分布中生成样本，并分析输出分布的不确定度。

4.不确定度表述

合成总体不确定度后，需要以适当的方式表述，以便清楚地传达测量结果的可信度。常见的表述方式包括：

*标准差：表示测量值可能偏离真实值的最大程度。

*置信区间：表示真实值落在指定概率范围内的区间。

5.不确定度传播

在核数据用于其他应用时，需要考虑不确定度的传播。这可以通过以下方法实现：

*误差传播定律：用于计算函数的输出不确定度，基于输入不确定度。

*蒙特卡罗模拟：使用随机模拟来传播不确定度并评估输出分布的可信度。

不确定度估算示例

考虑在伽马能谱中测量放射性核素的活度。潜在的不确定度来源包括：

*设备不确定度（计数率测量）

*环境不确定度（温度变化）

*操作员不确定度（样本制备）

*数据分析方法（拟合函数选择）

通过统计分析、校准和理论估计，可以量化每个不确定度来源。然后，使用RSS方法合成总体不确定度。最后，不确定度以置信区间（例如95%CI）的形式表述。

结论

核数据不确定度的准确估算是核数据测量和评估的关键方面。通过识别、量化、合成和表述不确定度，我们可以确保测量结果的可靠性和可信度。不确定度传播的考虑对于确保在其他应用中准确使用核数据也至关重要。第四部分核数据交互作用模型关键词关键要点核数据交互作用模型

主题名称：弹性散射模型

1.弹性散射是指入射粒子与目标原子核发生碰撞后，粒子能量保持不变的散射过程。

2.对于轻核，弹性散射模型主要基于Rutherford散射公式，描述了库仑相互作用导致的散射截面。

3.对于重核，弹性散射模型需要考虑核形变的影响，可以使用伍兹-萨克斯模型或微观马库斯-尤里模型来描述。

主题名称：非弹性散射模型

核数据交互作用模型

核数据交互作用模型是一组数学方程式，用来描述核反应中粒子和原子核之间的相互作用。这些模型至关重要，因为它们提供了核能系统设计和分析所需的必要信息，例如反应堆、核医学和核安全。

主要交互作用类型

主要的核数据交互作用类型包括：

*弹性散射：粒子与原子核碰撞后，粒子改变方向，但能量和动量守恒。

*非弹性散射：粒子与原子核碰撞后，粒子改变方向和能量，而原子核处于激发态。

*俘获：粒子被原子核吸收，形成更重的原子核。

*裂变：тяжелые原子核分裂成较轻的原子核，释放大量能量。

*聚变：较轻的原子核结合形成较重的原子核，释放大量能量。

核数据库

核数据交互作用模型的参数存储在核数据库中。这些数据库包括来自实验和理论计算的综合数据，例如：

*反应截面：粒子与原子核发生特定反应的概率。

*角分布：反应后粒子在不同角度发射的概率。

*能量分布：反应后粒子在不同能量下发射的概率。

*半衰期：原子核从激发态衰变到基态所需的时间。

交互作用模型的种类

核数据交互作用模型有多种类型，包括：

*光学模型：基于经典力学，将原子核视为一个均匀的球形势垒。

*统计模型：假设原子核是一个复合系统，其激发能分布在所有可能的量子态上。

*微观模型：基于量子力学，考虑原子核内部结构和动力学。

模型选择

交互作用模型的选择取决于所研究的特定核反应。光学模型通常用于弹性散射和非弹性散射，而统计模型用于带有俘获和发射的反应。微观模型用于研究复杂反应，例如分裂和聚变。

模型评估

核数据交互作用模型需要通过与实验数据的比较来评估其准确性。评估过程涉及：

*验证：模型预测与实验测量进行比较。

*确认：模型用于预测未知的核数据，然后与后续实验测量进行比较。

*不确定性量化：确定模型预测的不确定性范围。

应用

核数据交互作用模型在各种应用中至关重要，包括：

*反应堆设计：计算反应堆中核反应的速率和分布。

*核医学：模拟放射性同位素在人体内的传输和相互作用。

*核安全：评估核事故的风险和后果。

*太空探索：研究太阳、行星和宇宙射线对航天器的影响。

*核材料研究：表征核燃料和核废料的特性。

结论

核数据交互作用模型是核能系统设计和分析的基础。这些模型提供有关粒子和原子核之间相互作用的重要信息，使我们能够安全有效地利用核能，并了解宇宙的奥秘。第五部分核裂变数据的测量与评估核裂变数据的测量与评估

引言

测量和评估核裂变数据对于理解核反应堆、核武器和乏燃料处理等涉及核裂变的诸多应用至关重要。这些数据包括裂变产物产率、中子发射、分裂碎片特性和核裂变截面。

裂变产物产率测量

裂变产物产率是指在特定核裂变反应中特定核素形成的概率。测量这些产率使用各种技术，包括放射性衰变谱学、质谱法和γ谱法。准确的产率数据对于评估核裂变反应后的放射性库存和核废料管理至关重要。

中子发射测量

核裂变过程中释放的中子数目对于理解核反应堆的临界性和核武器的破坏力至关重要。测量中子发射使用中子计数器，如氦-3比例计数器和闪烁计数器。准确的中子发射数据对于设计安全有效的核系统至关重要。

分裂碎片特性测量

分裂碎片是核裂变后产生的高能原子核。它们的质量、能量和角分布对于理解核裂变的过程和开发先进的核燃料至关重要。碎片特性使用各种技术进行测量，包括全吸收谱仪和时间飞行质谱仪。

核裂变截面测量

核裂变截面是指核裂变反应发生的概率。测量这些截面使用各种方法，包括加速器基准裂变测量和临界实验。准确的截面数据对于核反应堆设计和核安全评估至关重要。

数据评估

测量得到的数据需要经过仔细评估，以确保其准确性和可靠性。评估涉及使用统计分析、核理论模型和与其他实验结果的比较。评估结果被用于创建经过验证和确认的核数据库，这些数据库被用于各种核应用中。

核裂变数据的应用

核裂变数据在各种应用中发挥着至关重要的作用：

*核反应堆设计:用于优化反应堆性能、燃料利用率和安全性。

*核武器发展:用于评估爆炸当量、放射性产率和中子剂量。

*乏燃料处理:用于管理和处置乏燃料中的裂变产物和锕系元素。

*医疗同位素生产:用于生产用于诊断和治疗的放射性同位素。

*核forensics:用于识别和归属核材料。

结论

核裂变数据的测量和评估对于理解和利用核裂变至关重要。准确可靠的数据对于设计和操作安全有效的核系统、评估核武器的效应以及管理核废料至关重要。持续的研究和发展对于完善核裂变数据库和提高其精度至关重要。第六部分核聚变数据的测量与评估关键词关键要点核聚变等离子体诊断

1.利用电磁探针测量等离子体参数，如温度、密度和磁场

2.应用激光散射和光谱学技术研究等离子体的湍流和波浪

3.发展基于中性粒子束和电子回旋共振的先进诊断技术

核聚变反应率测量

1.利用中子探测器和伽马射线谱仪测量聚变反应产生的中子和伽马射线

2.研究反应率及其对等离子体参数的依赖性

3.开发基于先进检测技术的反应率监测系统

核聚变材料辐照效应评估

1.评估核聚变材料在中子、离子束和等离子体环境下的损伤和老化程度

2.研究材料辐照诱导的缺陷、气泡和相变

3.开发预测材料辐照寿命和性能的模型和工具

核聚变安全评估

1.评估核聚变反应堆中放射性物质的产生和释放

2.制定事故管理和应急计划，以最大程度减少环境和公众的风险

3.开发监测和响应系统，以确保核聚变设施的安全运行

核聚变建模与模拟

1.利用计算机模拟研究核聚变等离子体行为、反应率和材料辐照效应

2.开发高保真模型，以准确预测核聚变反应堆的性能和安全性

3.通过实验数据和理论模型的结合，改善模型的精确度和可信度

趋势与前沿

1.利用人工智能和机器学习技术增强数据分析和诊断能力

2.探索新的诊断技术，以实现对高性能核聚变等离子体的更深入了解

3.开发先进材料，以应对核聚变环境中的极端条件核聚变数据的测量与评估

一、核聚变反应速率测量

核聚变反应速率的测量是确定核聚变燃料消耗速率和能量释放速率的基础。常用的测量方法包括：

*中子活化法：利用中子活化目标测量产生的放射性核素活度，以此推算反应速率。

*伽马计数法：测量反应中产生的特征伽马射线活度，从而确定反应速率。

*探测器法：利用探测器直接测量带电粒子的能量和数量，以此推算反应速率。

二、核聚变截面测量

核聚变截面是反应概率的度量，影响核聚变反应效率。测量方法包括：

*束流法：将加速后的离子束轰击靶，测量反应产物的数量和能量，从而确定截面。

*快中子时间飞行法：利用快中子源和时间飞行技术，测量中子与靶核反应的概率，进而推算截面。

*激活法：利用放射性靶核与中子反应，测量产物的活度，以此推算截面。

三、核聚变生成物评估

核聚变反应会产生大量的生成物，包括氦核、中子和不同能量的光子。评估这些生成物对于理解反应过程和优化反应堆设计至关重要。常用的评估方法包括：

*中子测量：利用中子探测器测量中子的能谱和通量，以此推算反应产生的中子总数。

*伽马测量：利用伽马探测器测量伽马射线的能谱和通量，以此推算反应产生的能量释放量和生成物的数量分布。

*氦核测量：利用氦核探测器测量阿尔法粒子的能量和数量，以此推算反应产生的氦核数量。

四、核聚变诊断技术

核聚变诊断技术用于实时监测和表征反应堆内部的物理参数，为反应堆控制和优化提供依据。常用的诊断技术包括：

*汤姆逊散射法：利用激光脉冲对等离子体进行散射，测量散射光的强度和波长，以此推算等离子体的密度和温度分布。

*干涉仪法：利用激光或电磁波对等离子体进行干涉，测量干涉条纹的位移和形状，以此推算等离子体的密度分布。

*磁探针法：利用磁探针测量等离子体的磁场分布，以此推算等离子体的电流分布和电导率。

五、核聚变数据评估

核聚变数据的评估涉及将实验数据与理论模型和计算结果进行对比，以验证理论模型的准确性和优化反应堆设计。常用的评估方法包括：

*数据拟合：将实验数据与理论模型进行拟合，确定模型参数和反应速率等重要物理量。

*不确定度分析：评估测量数据和理论模型的不确定度，确定最终结果的可信度。

*敏感性分析：研究输入参数对输出结果的影响，确定关键影响因素和最优运行参数。

综合考虑核聚变数据的测量、评估和诊断技术，可以全面了解核聚变反应的机理和特性，为核聚变能的开发和利用提供重要的科学依据。第七部分放射性衰变数据的测量与评估关键词关键要点【放射性衰变常数的测量】

1.放射性衰变常数是描述放射性核素衰变速率的关键参数，其精确测量对于核能、医学和环境应用至关重要。

2.测量方法包括直接测量法（例如下计数法）和间接测量法（例如使用半衰期数据）。

3.精确度受测量时间、统计误差和仪器标定的影响，需要采用校准和质量保证措施。

【衰变模式的确定】

放射性衰变数据的测量与评估

引言

放射性衰变数据的测量和评估对于核科学和技术领域的诸多应用至关重要，包括放射性废物管理、核电厂安全和核医学。准确可靠的衰变数据对于以下方面至关重要：

*核素鉴定

*活动度测量

*剂量估算

*辐射防护

测量技术

放射性衰变数据的测量通常涉及使用以下技术：

*闪烁计数器：检测伽马射线和X射线，提供高灵敏度和能量分辨率。

*半导体探测器：检测伽马射线和X射线，具有极好的能量分辨率和峰值到谷值比。

*气体电离室：测量电离辐射的电荷量，用于测量剂量。

*液态闪烁计数器：检测β射线，具有高效率和低本底噪声。

*Čerenkov计数器：检测在介质中高速运动的带电粒子发出的Čerenkov光。

测量程序

测量放射性衰变数据涉及以下一般程序：

1.样品准备：制备代表性样品以进行测量。

2.校准：使用已知活度的参考源校准检测器。

3.测量：将样品放置在检测器中进行测量。

4.数据分析：分析测量数据以确定放射性活度和相关参数。

评估方法

测量后的放射性衰变数据需要评估以确保准确性和可靠性。评估方法包括：

*不确定度分析：确定测量结果的不确定度，包括统计不确定度和系统不确定度。

*质量保证/质量控制：实施质量保证和质量控制措施以确保数据的可追溯性和一致性。

*数据验证：将测量结果与其他独立测量的结果或已知值进行比较。

*核素识别：通过比较测量数据与核数据库中的已知衰变模式来识别核素。

核数据库

核数据库是包含放射性衰变数据的信息库，例如半衰期、衰变类型和发射的辐射类型。主要核数据库包括：

*国际核数据委员会（INDC）：INDC负责协调和评估核数据的国际合作。

*美国国家核数据中心（NNDC）：NNDC收集、评估和分发美国国家核数据表（ENDF），这是一个全面的核数据库。

*国际原子能机构（IAEA）：IAEA维护了针对核应用的衰变数据数据库（DDEP）。

结论

放射性衰变数据的测量和评估是核科学和技术领域的基石。准确可靠的衰变数据对于确保安全和有效利用放射性物质至关重要。通过使用可靠的测量技术、严格的测量程序、稳健的评估方法和全面核数据库，可以获得高质量的放射性衰变数据，为广泛的应用提供基础。第八部分核数据在核科学与工程中的应用关键词关键要点主题名称：核反应堆设计和安全分析

1.核数据是设计和安全分析核反应堆的基础，用于预测中子通量分布、反应率和热功率分布。

2.精确的核数据可确保反应堆的稳定性和安全性，最大限度地减少辐射风险。

3.尖端核数据测量技术，如积分测量和先进探测器，正在不断完善，以提高核反应堆建模和模拟的精度。

主题名称：核燃料循环管理

核数据在核科学与工程中的应用

核数据是指描述原子核性质和行为的数值信息，是核科学与工程的基础。核数据在核科学与工程中的应用广泛，主要包括以下几个方面：

1.反应堆物理

核数据是反应堆物理计算的重要基础，包括核裂变截面、中子捕获截面、中子散射截面和中子能谱等数据。这些数据用于计算反应堆临界条件、功率分布、燃料消耗和废物产生等，对反应堆安全高效运行至关重要。

2.核燃料循环

核数据在核燃料循环各个阶段都发挥着重要作用，包括核燃料的生产、使用和后处理。核燃料的生产需要准确的核裂变截面数据，以优化燃料制造工艺。核燃料的使用需要了解中子捕获截面和中子散射截面数据，以预测燃料消耗和放射性产物的产生。核燃料的后处理需要知道核裂变产物的截面数据，以设计废物处理和处置系统。

3.核医学和放射治疗

核数据在核医学和放射治疗中也具有重要的应用。在核医学中，核数据用于计算放射性药物的生物分布和剂量吸收，以诊断和治疗疾病。在放射治疗中，核数据用于计算放射治疗计划，确保患者接受最佳治疗，同时最大限度地减少副作用。

4.核安全和保障

核数据在核安全和保障方面有着关键作用。核裂变截面数据用于核临界安全分析，以防止核临界事故的发生。中子散射截面数据用于中子探测和核材料的识别，以保障核材料的安全性和防止核扩散。

5.核聚变

核数据是核聚变研究和开发的基础。核聚变反应截面数据用于计算核聚变反应堆的能量增益和燃料消耗。中子散射截面数据用于设计核聚变反应堆的屏蔽和诊断系统。

6.天体物理学

核数据在理解恒星演化、超新星爆发和宇宙成因等天体物理学现象中起着至关重要的作用。核反应率数据用于计算恒星内部的核反应速率，进而推断恒星的年龄和质量。核裂变产物衰变数据用于分析超新星爆炸产生的放射性同位素，了解超新星爆炸的机制。

7.其他应用

除了上述主要应用外，核数据还在核废物管理、空间探索、材料科学和医学成像等领域有着广泛的应用。

核数据测量与评估

为了获取准确可靠的核数据，需要进行核数据测量和评估工作。核数据测量通常使用加速器、反应堆和核探测器等实验装置进行。核数据评估是将测量数据进行整理、分析和归纳，以获得自洽且可信的核数据集合的过程。

核数据测量和评估是一项复杂而艰巨的任务，需要多学科交叉合作，包括核物理、实验核物理、计算核物理和核数据学等。目前，国际上有多个核数据评估中心，如国际原子能机构核数据中心（IAEA-NDS）、欧洲核研究中心核数据图书馆（NEA-NDL）和美国国家核数据中心（US-NDS），这些中心收集、评估和发布各种核数据。

随着核科学与工程的不断发展，对核数据的需求也越来越高。因此，加强核数据测量和评估工作，获取更精准、更全面的核数据，对于推动核科学与工程的发展，确保核设施的安全高效运行，以及保障核材料的安全性和防止核扩散具有重要意义。关键词关键要点主题名称：中子断面测量

关键要点：

1.利用反应堆、加速器或放射性中子源产生中子束，与待测样品相互作用。

2.通过探测相互作用产生的反应产物（如γ射线、带电粒子等）来测量中子断面。

3.常用的测量技术包括激活法、快中子谱测量、总中子截面测量等。

主题名称：光致核反应测量

关键要点：

1.利用激光或其他光源与原子核相互作用，激发原子核并产生反应。

2.通过探测反应产物（如γ射线、粒子等）来测量光致核反应截面。

3.光致核反应测量可提供原子核结构和动力学信息，在核物理和应用领域中具有重要意义。

主题名称：γ射线谱测量

关键要点：

1.利用γ射线探测器探测原子核衰变或相互作用产生的γ射线。

2.通过分析γ射线谱线能量和强度，可获取原子核能级、衰变模式等信息。

3.γ射线谱测量技术广泛应用于核物理、环境监测、医疗诊断等领域。

主题名称：核反应动力学测量

关键要点：

1.研究核反应过程的时间演化，包括反应时间、反应机制等。

2.通过实验技术（如多探测器阵列、胶质球测量等）和理论模拟手段相结合来测量核反应动力学参数。

3.核反应动力学研究有助于理解原子核的结构和性质，为核能、核合成等应用提供基础。

主题名称：核数据评价

关键要点：

1.对来自不同实验的核数据进行收集、汇编、处理和分析。

2.采用统计学方法、核模型等手段对核数据进行评价，确定推荐值及其不确定度。

3.核数据评价为核能、核安全、核医学等领域提供了可靠的数据基础。关键词关键要点主题名称：核数据评估方法论

关键要点：

1.贝叶斯方法：基于贝叶斯定理将先验知识和实验数据相结合，推断核数据的概率分布。

2.体素约束方法：将核数据约束在物理原理和实验限制的范围内，确保评估结果的合理性。

3.敏感性分析和验证：评估输入参数和模型假设对评估结果的影响，增强评估结果的可信度。

主题名称：核数据协方差评价

关键要点：

1.协方差矩阵计算：基于实验误差、模型不确定性和数据间相关性，计算核数据之间的协方差矩阵。

2.共变传播：将协方差矩阵传播到其他核数据评估过程中，确保评估结果之间的一致性。

3.协方差的不确定性：评估协方差矩阵的不确定性，为评估结果提供可靠的置信区间。

主题名称：核数据建模

关键要点：

1.物理模型开发：建立基于核物理原理的模型，描述核反应过程和核结构。

2.模型参数优化：使用实验数据和不确定性信息，优化模型参数以提高评估结果的精度。

3.模型验证和不确定性量化：评估模型的预测能力，并量化模型的不确定性，增强评估结果的可信性。

主题名称：核数据核素库

关键要点：

1.多核素数据库