JAEA-Testing2024-001
DOI:10.11484/jaea-testing-2024-001

中性子共鳴イメージング解析コード RAIM マニュアル
Manuals for Resonance Analysis Code for Neutron IMaging “RAIM”
長谷美 宏幸甲斐 哲也

Hiroyuki HASEMI and Tetsuya KAI

J-PARC センター
物質・生命科学ディビジョン
Materials and Life Science Division
J-PARC Center

August 2024
Japan Atomic Energy Agency

日本原子力研究開発機構

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JAEA-Testing 2024-001

中性子共鳴イメージング解析コード RAIM マニュアル
日本原子力研究開発機構

J-PARC センター

物質・生命科学ディビジョン
長谷美

宏幸、甲斐

哲也

（2024 年 5 月 24 日受理）
RAIM（Resonance Analysis code for neutron IMaging）は大強度陽子加速器施設 J-PARCの物質・生命科学実験施設（MLF）などのパルス中性子源で測定した共鳴吸収スペクトルを解析し、試料の原子核の密度や温度などの情報を求める解析コードである。RAIM は中性子のパルス関数と断面積データをもとにした共鳴吸収関数の畳み込み計算によりパルス中性子源で測定される共鳴吸収スペクトルを再現し、測定で得られた共鳴吸収スペクトルデータに対してフィッティングを行うことで、試料に含まれる特定の元素の密度や温度を求めることができる。
また、RAIM は計算設定のパラメータを極力少なくすることや、2 次元検出器で測定した数多
くのスペクトルを一括で処理するスクリプトを用意するなど、共鳴イメージングデータを容易に解析することを念頭に開発されている。
本書は RAIM の計算機へのインストール方法および共鳴吸収スペクトルのシミュレーショ
ンと測定データへのフィッティング方法について説明するマニュアルである。

J-PARC センター：〒319-1195

茨城県那珂郡東海村大字白方 2-4i

JAEA-Testing 2024-001
Manuals for Resonance Analysis Code for Neutron IMaging “RAIM”
Hiroyuki HASEMI and Tetsuya KAI
Materials and Life Science Division, J-PARC Center
Japan Atomic Energy Agency
Tokai-mura, Naka-gun, Ibaraki-ken(Received May 24, 2024)
RAIM is an analysis code that analyzes resonance absorption spectra measured atpulsed neutron sources such as the Materials and Life Science Experimental Facility (MLF)
at the Japan Proton Accelerator Research Complex (J-PARC) to obtain information on
nuclear densities and temperatures. By calculating the convolution of the pulse functionsof neutron beam and the resonance capture function that is based on the nuclear crosssection data, RAIM reproduces the resonance absorption spectrum measured by a pulsed
neutron source. Then, RAIM determines the density and temperature of specific nuclides ina sample by performing spectral fitting on the resonance absorption spectrum data. In
addition, RAIM is developed to facilitate the analysis of resonance imaging data by
minimizing the number of parameters for calculation setup and by providing scripts forprocessing many resonance absorption spectra measured by a two-dimensional detector atonce. This manual explains how to install RAIM on a computer and how to simulate
resonance absorption spectra and fit them to measured data.

Keywords: RAIM, Neutron Resonance Transmission Analysis, Neutron Resonance Capture
Analysis, Neutron Imaging, MLF, J-PARC

ii

JAEA-Testing 2024-001

目
1.

2.

3.

次

はじめに ----------------------------------------------------------------------------------------------------------1
1.1.

本書について -----------------------------------------------------------------------------------------------1

1.2.

RAIM の概要 -----------------------------------------------------------------------------------------------1

1.3.

RAIM の機能 -----------------------------------------------------------------------------------------------1

1.4.

動作環境 -----------------------------------------------------------------------------------------------------4

インストール ----------------------------------------------------------------------------------------------------5
2.1.

概要 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------5

2.2.

事前準備 -----------------------------------------------------------------------------------------------------5

2.3.

FRENDY のコンパイル ---------------------------------------------------------------------------------6

2.4.

RAIM 実行用スクリプト生成 --------------------------------------------------------------------------6

計算方法 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------7
3.1.

概要 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------7

3.2.

共通する計算手順 -----------------------------------------------------------------------------------------7

3.3.

インプットファイル --------------------------------------------------------------------------------------8

3.4.

シミュレーション計算 --------------------------------------------------------------------------------- 15

3.5.

スペクトルフィッティング --------------------------------------------------------------------------- 17

3.6.

連続スペクトルフィッティング --------------------------------------------------------------------- 19

3.7.

温度マップを用いたスペクトルフィッティング ------------------------------------------------ 20

3.8.

複数データの一括スペクトルフィッティング --------------------------------------------------- 22

謝辞 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 24
参考文献 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 25
付録 A 実行用シェルスクリプト ----------------------------------------------------------------------------- 26
付録 B

サンプルインプット ----------------------------------------------------------------------------------- 27iii

JAEA-Testing 2024-001

Contents
1.

2.

3.

Introduction ---------------------------------------------------------------------------------------------------1
1.1.

About this document ------------------------------------------------------------------------------------1

1.2.

Overview of RAIM ---------------------------------------------------------------------------------------1

1.3.

Features of RAIM ----------------------------------------------------------------------------------------1

1.4.

Operating environment --------------------------------------------------------------------------------4

Installation ----------------------------------------------------------------------------------------------------5
2.1.

Outline ------------------------------------------------------------------------------------------------------5

2.2.

Preparations -----------------------------------------------------------------------------------------------5

2.3.

Compiling FRENDY-------------------------------------------------------------------------------------6

2.4.

Generating running scripts for RAIM -------------------------------------------------------------6

Calculation methods ------------------------------------------------------------------------------------------7
3.1.

Outline -----------------------------------------------------------------------------------------------------7

3.2.

Common calculation process -------------------------------------------------------------------------7

3.3.

Input file ----------------------------------------------------------------------------------------------------8

3.4.

Simulation ----------------------------------------------------------------------------------------------- 15

3.5.

Spectral fitting ------------------------------------------------------------------------------------------ 17

3.6.

Continuous spectral fitting ------------------------------------------------------------------------- 19

3.7.

Spectral fitting using temperature map -------------------------------------------------------- 20

3.8.

Batch spectral fitting for multiple data --------------------------------------------------------- 22

Acknowledgements ----------------------------------------------------------------------------------------------- 24
References ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 25
Appendix A Shell scripts to run calculation ------------------------------------------------------------ 26
Appendix B

Sample input files ----------------------------------------------------------------------------- 27iv

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表リスト
Table 1

必要なソフトウェア ------------------------------------------------------------------------------------4

Table 2

ディレクトリ構成 -------------------------------------------------------------------------------------5

Table 3

&control のパラメータ ------------------------------------------------------------------------------9

Table 4&xs のパラメータ ----------------------------------------------------------------------------------- 10

Table 5&material のパラメータ -------------------------------------------------------------------------- 10

Table 6&transmission のパラメータ -------------------------------------------------------------------- 11

Table 7

&capture のパラメータ --------------------------------------------------------------------------- 12

Table 8

&fitting のパラメータ ----------------------------------------------------------------------------- 13

Table 9&pulse のパラメータ ------------------------------------------------------------------------------- 15

Table A1

実行シェルスクリプトで指定される入力ファイル名および Python スクリプト名-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 26
図リスト
Figure 1

温度マップの例 ----------------------------------------------------------------------------------------4

Figure 2計算された共鳴透過率スペクトル ------------------------------------------------------------- 16

Figure 3計算された共鳴吸収量スペクトル ------------------------------------------------------------- 17

Figure 4

測定データとフィットした共鳴透過率スペクトル ---------------------------------------- 18

Figure 5

測定データとフィットした共鳴吸収量スペクトル ---------------------------------------- 19

Figure A1

透過率のシミュレーション計算のシェルスクリプト ----------------------------------- 26

Figure A2

透過率データの連続スペクトルフィッティングのシェルスクリプト -------------- 26

Figure B1

透過率のシミュレーション計算のインプットファイル ------------------------------- 27

Figure B2

共鳴吸収量のシミュレーション計算のインプットファイル ------------------------- 28

Figure B3

透過率のスペクトルフィッティングのインプットファイル ------------------------- 29

Figure B4

共鳴吸収量のスペクトルフィッティングのインプットファイル ------------------- 30

Figure B5

透過率データの連続フィッティングのインプットファイル ------------------------- 31

Figure B6

共鳴吸収量データの連続フィッティングのインプットファイル ------------------- 32

Figure B7

温度マップを用いた透過率データのスペクトルフィッティングのインプットファ

イル ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 33
Figure B8

ポイントワイズデータの温度マップによる透過率のスペクトルフィッティングのインプットファイル --------------------------------------------------------------------------------------------- 34
Figure B9

温度マップを用いた共鳴吸収量のスペクトルフィッティングのインプットファイ

ル --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 35
Figure B10

複数の透過率データのスペクトルフィッティングのインプットファイル ------ 36

Figure B11

温度マップを利用する複数の透過率データのスペクトルフィッティングのインv

JAEA-Testing 2024-001

プットファイル --------------------------------------------------------------------------------------------------- 37
Figure B12

複数の共鳴吸収量データのスペクトルフィッティングのインプットファイル 38

Figure B13

温度マップを利用する複数の共鳴吸収量データのスペクトルフィッティングのインプットファイル --------------------------------------------------------------------------------------------- 39vi

JAEA-Testing 2024-001

List of tables
Table 1Required software ------------------------------------------------------------------------------------4

Table 2

Directory structure ----------------------------------------------------------------------------------5

Table 3

Parameters of &control -----------------------------------------------------------------------------9

Table 4

Parameters of &xs --------------------------------------------------------------------------------- 10

Table 5

Parameters of &material ------------------------------------------------------------------------ 10

Table 6

Parameters of &transmission ------------------------------------------------------------------ 11

Table 7

Parameters of &capture -------------------------------------------------------------------------- 12

Table 8Parameters of &fitting ---------------------------------------------------------------------------- 13

Table 9Parameters of &pulse ----------------------------------------------------------------------------- 15

Table A1

Name of input files and Python scripts specified in the executing shell script 26
List of figures

Figure 1

Example of temperature map -------------------------------------------------------------------4

Figure 2

Simulated resonance transmission spectrum -------------------------------------------- 16

Figure 3

Simulated resonance capture spectrum --------------------------------------------------- 17

Figure 4

Fitted resonance transmission spectrum with measured data --------------------- 18

Figure 5

Fitted resonance capture spectrum with measured data ----------------------------- 19

Figure A1

Shell script of transmission simulation -------------------------------------------------- 26

Figure A2

Shell script of continuous fitting for transmission ----------------------------------- 26

Figure B1

Sample input file of transmission simulation ----------------------------------------- 27

Figure B2

Sample input file of capture yield simulation ----------------------------------------- 28

Figure B3

Sample input file of fitting for transmission data ------------------------------------ 29

Figure B4

Sample input file of fitting for capture yield data ------------------------------------ 30

Figure B5

Sample input file of continuous fitting for transmission data -------------------- 31

Figure B6

Sample input file of continuous fitting for capture yield data -------------------- 32

Figure B7

Sample input file of fitting for transmission data using temperature map -- 33

Figure B8

Sample input file of fitting for transmission data using temperature map ofpointwise data ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 34
Figure B9Sample input file of fitting for capture yield data using temperature map -- 35

Figure B10

Sample input file of fitting for multiple transmission data ---------------------- 36

Figure B11

Sample input file of fitting for multiple transmission data using temperature

map ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 37
Figure B12

Sample input file of fitting for multiple capture yield data ---------------------- 38

Figure B13

Sample input file of fitting for multiple capture yield data using temperature

map ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 39vii

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1. はじめに
1.1.

本書について

本書は、大強度陽子加速器施設 J-PARC の物質・生命科学実験施設（MLF）などのパルス中性子源で測定した共鳴吸収スペクトルの解析を行う解析コード RAIM（Resonance Analysis
code for neutron IMaging）のマニュアルであり、計算機へのインストール方法の説明およびRAIM を利用したシミュレーションやフィッティングを行うための利用方法の説明で構成される。
1.2.

RAIM の概要

RAIM は J-PARC MLF などのパルス中性子源で測定した共鳴吸収スペクトルを解析し、試料に含まれる原子核の密度や温度などの情報を求める解析コードである。ここでいう共鳴吸収
スペクトルは中性子共鳴吸収分光法（N-RAS：Neutron Resonance Absorption Spectroscopy）
で測定された中性子飛行時間（TOF：Time-of-Flight）依存の中性子透過率または共鳴吸収量（即発ガンマ線収量）を指す 1)。このマニュアルでは、前者を透過型 N-RAS、後者を即発ガン
マ線型 N-RAS と呼ぶ。共鳴吸収スペクトルを解析することで試料に含まれる核種の同定、原子数密度（単位面積当たりの原子数）や温度を求めることが可能となる。
RAIM の特徴はパルス関数（減速材から放出される中性子の時間分布）と断面積データから得られる共鳴吸収関数の畳み込み計算を行うことで、パルス中性子源で測定される共鳴吸収ス
ペクトルを正確に再現し、測定で得られた共鳴吸収スペクトルデータに対してフィッティングを行うことで、試料に含まれる特定の核種の密度や温度を求めることができる。また、RAIM
はコード名にもあるように共鳴イメージングのために開発されたコードであり、計算設定のパラメータを極力少なくすることや、2 次元検出器で測定した位置ごとの多数のスペクトルを一括で処理するスクリプトを用意するなど、共鳴イメージングデータを容易に解析できることを目指している。
1.3.

RAIM の機能

RAIM は断面積計算とそれを利用した共鳴吸収スペクトルの計算、また測定データに対するスペクトルフィッティングによる解析を行うことができる。以下、それぞれの機能について説明する。
1.3.1.

断面積計算

RAIM では核データ処理コード FRENDY2)を用いて断面積計算を行う。FRENDY は核デー
タファイルから共鳴パラメータ等を読み取って断面積計算を行い、数値計算コードで使用する
断面積ライブラリとして出力するコードである。RAIM では FRENDY の断面積計算機能を利用して、Single-Level Breit-Wigner、Multi-Level Breit-Wigner、Reich-Moore 等の近似による断面積計算を行うことができる。使用できる核データのフォーマットは ENDF-6 であり、評
価済核データライブラリ JENDL-53)などが対象となる。

-1-

JAEA-Testing 2024-001

また、ポイントワイズ形式のデータにも対応しており、核データファイルのポイントワイズ
データおよびテーブル形式のデータをインポートすることも可能である。
1.3.2.

共鳴吸収スペクトル計算

実験で測定される共鳴吸収の TOF スペクトルは、断面積と密度から計算される中性子透過率や共鳴吸収量がパルス関数によって時間幅が広がった形となる。中性子透過率を𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 、パルス関数を𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 とすると、測定される中性子透過率𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 は以下の畳み込みの関係で表される。
𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 (𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 exp(−𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎∞

𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 (𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸′
0

ここで、𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 は中性子エネルギー、𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 は中性子の飛行時間、𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎 は全断面積、𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 は単位面積当たりの原子数密度を表す。同様にして、共鳴吸収量 𝑌𝑌𝑌𝑌𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 と測定される共鳴吸収量 𝑌𝑌𝑌𝑌𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 の関係は以下の通りである。
𝑌𝑌𝑌𝑌𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 (𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸 𝐸 exp(−𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎

𝜎𝜎𝜎𝜎𝛾𝛾𝛾𝛾 (𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎𝜎∞

𝑌𝑌𝑌𝑌𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 (𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸′0

ここで、𝜎𝜎𝜎𝜎𝛾𝛾𝛾𝛾 は捕獲断面積を表す。
RAIM は上記の式を用いてパルス関数を考慮した共鳴吸収スペクトルを計算することができる。また、J-PARC MLF の中性子源に入射する陽子ビームは時間的に 2 つのバンチを持つ、ダブルバンチ構造をしている。このダブルバンチ構造は特に中性子エネルギーの高い領域で共鳴ピークが 2 つに分離する等、減速材から放出される中性子の時間分布を表すパルス関数だけでは定義が難しい影響を与える。RAIM では陽子ビームのパルス構造を別に入力することにより、この影響を考慮できるようにした。
1.3.3.

スペクトルフィッティング

測定された共鳴吸収スペクトルデータに対して最小二乗法によるスペクトルフィッティングを行うことができる。求めることができるパラメータは、飛行距離と TOF のずれ、解析対象の元素以外による中性子吸収に伴う中性子の減衰（透過型 N-RAS）やガンマ線計数（即発ガンマ
線型 N-RAS）を表すベースライン、試料に含まれる特定の元素の密度や温度、パルス関数のパラメータである。
ベースラインのフィッティングでは共鳴ピークの前後のスペクトルを以下に示す最大 4 次の多項式で近似し、対象とする核種の共鳴ピークの抽出を可能とする。
4

𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 𝐵 𝐵𝐵𝐵𝐵𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 =𝑎𝑎𝑎𝑎0 + 𝑎𝑎𝑎𝑎1 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡2 𝑡𝑡𝑡𝑡2 + 𝑎𝑎𝑎𝑎3 𝑡𝑡𝑡𝑡3 + 𝑎𝑎𝑎𝑎4 𝑡𝑡𝑡𝑡4
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖

透過型 N-RAS のデータに対してはベースラインを乗算し、即発ガンマ線型 N-RAS のデータに対してはベースラインを加算する。フィッティングでは多項式の各項の係数を調整する。
RAIM では試料に含まれる元素（または複数の元素から成る物質）を定義する際に、複数の-2-

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元素を定義して元素ごとに密度を設定することができる。フィッティングする場合には、指定した元素の密度を求めることができる。例えば、元素 A、B、C で構成された試料を定義した場
合、元素 A だけの密度を求めたり、元素 B と元素 C の密度を求めたりすることができる。このとき、各元素を構成する核種の比率は固定されるので、天然存在比や組成を崩さずに特定の元素の密度を求めることができる。
スペクトルフィッティングを行う際に、まずベースラインを求めてから共鳴ピークへのフィットを行い、元素の密度を求める場合がある。RAIM ではこの 2 段階のフィッティングプロセ
スを自動的に実行することができる。本書ではこれを連続スペクトルフィッティングと呼ぶ。
通常、フィッティングで温度を求める場合には、温度を変えた断面積計算を何度も繰り返す必要があるが、近似による断面積計算は複雑で計算に長い時間がかかる。温度を求める手法として、あらかじめ複数の温度における共鳴吸収スペクトルを計算し、それらの内挿から温度を求める機能を設けた。これを RAIM では温度マップと呼んでいる。例えば、Fig. 1 に示すような試料温度が 270, 280, 290, 300, 310 K の各点における透過率を計算した 3 次元のデータ（温度マップ）を作成しておくことで、この範囲内の任意の温度点における透過率を内挿により求めることができる。温度マップを利用したフィッティングの場合、内挿による簡易な計算で共鳴吸収スペクトルを得られるため、大幅に計算コストを削減することができる。
RAIM は J-PARC MLF BL10 や BL22 で使用することを念頭に開発されているため、それらの装置のパルス関数を再現できる関数として改良型の Cole-Windsor 関数 4)を採用した。改良型の Cole-Windsor 関数を以下に示す。
𝐹𝐹𝐹𝐹 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 𝐹 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 𝐹 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹1 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡2 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡
1 Δ𝑡𝑡𝑡𝑡 2
𝐹𝐹𝐹𝐹1 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡2 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 exp �− � � � (𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡0 )2 𝜎𝜎𝜎𝜎1
1 Δ𝑡𝑡𝑡𝑡 2
𝐹𝐹𝐹𝐹1 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 exp �− � � � (𝑡𝑡𝑡𝑡0 <𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡0 + 𝛾𝛾𝛾𝛾1 𝜎𝜎𝜎𝜎22 )2 𝜎𝜎𝜎𝜎2
1 Δ𝑡𝑡𝑡𝑡 2
𝐹𝐹𝐹𝐹2 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 exp �− � � � (𝑡𝑡𝑡𝑡0 <𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡0 + 𝛾𝛾𝛾𝛾2 𝜎𝜎𝜎𝜎22 )2 𝜎𝜎𝜎𝜎2(𝛾𝛾𝛾𝛾 𝜎𝜎𝜎𝜎 )2
𝐹𝐹𝐹𝐹1 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 exp � 1 2 − 𝛾𝛾𝛾𝛾1 Δ𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡0 + 𝛾𝛾𝛾𝛾1 𝜎𝜎𝜎𝜎22 <𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡
2(𝛾𝛾𝛾𝛾 𝜎𝜎𝜎𝜎 )2
𝐹𝐹𝐹𝐹2 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 exp � 2 2 − 𝛾𝛾𝛾𝛾2 Δ𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡0 + 𝛾𝛾𝛾𝛾2 𝜎𝜎𝜎𝜎22 <𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡
2
ここでΔ𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡0 である。この関数のパラメータ（𝑡𝑡𝑡𝑡0 、𝜎𝜎𝜎𝜎1 、𝜎𝜎𝜎𝜎2 、𝛾𝛾𝛾𝛾1 、𝛾𝛾𝛾𝛾2 、𝐶𝐶𝐶𝐶、𝑅𝑅𝑅𝑅）はエネルギー依存性を有しているが、RAIM の機能を用いることでエネルギーごとのパラメータ値を求め、利用することができる。

-3-

JAEA-Testing 2024-001

Figure 1
1.3.4.

Example of temperature map

イメージングデータ解析

イメージングデータを解析するために、位置ごとに測定した複数のスペクトルをまとめてフィッティングする機能がある。この機能を使うと、各データに対する密度や温度の値を CSV 形式のファイルとしてまとめて出力することができる。
1.4.

動作環境

RAIM は Python3.6 以降が動作する Windows Subsystem on Linux（WSL）を含む Linux計算機で動作する。開発は Ubuntu 20.04 で行っているが、RedHat 系 Linux など他の Linux
ディストリビューションでも動作する。必要なソフトウェアを Table 1 に示す。
Table 1Required software

項目要件

プログラミング言語

Python3.6+、C/C++（C++11 対応コンパイラ）

C/C++ライブラリ

Boost（libboost-all-dev）

Python ライブラリ

numpy、scipy、matplotlib、pybind11-4-

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2. インストール
2.1.

概要

RAIM のインストールは大きく分けると


FRENDY のコンパイル



RAIM のスクリプト生成の 2 つの手順に分けられる。本章では Ubuntu 20.04 へのインストール方法について説明する。
2.2.
2.2.1.

事前準備必要なソフトウェアのインストール

断面積計算を行う FRENDY は C/C++で書かれており、コンパイラおよびライブラリをインストールする必要がある。
$ sudo apt install g++ libboost-all-dev
RAIM 本体は Python で書かれており、Python3.6 以上が必要となる。環境に Python3.6 以
上がインストールされていない場合はインストールを行っておく。ただし、python3 コマンドおよび python3-config コマンドで使用する Python が呼び出されるように環境を構築しておくことが望ましい。Python3 の準備ができていれば必要なライブラリのインストールを行う。
$ pip install numpy scipy matplotlib pybind11
2.2.2.

インストールディレクトリRAIM は任意のディレクトリにインストール可能であり、以下のコマンドにより任意のディレクトリにソースコードを展開する。
$ tar zxvf raim.tar.gz“raim”には Table 2 に示すフォルダが含まれている。ただし、一部のフォルダについては省
略して示している。
Table 2

Directory structure

フォルダ名

説明

raim

RAIM ルートディレクトリ

raim/src/cpp/frendy

FRENDY ソースコード

raim/src/python/lib

RAIM ソースコード

raim/src/python/script

RAIM スクリプトファイル

raim/input

インプットファイルraim/data/measurement

測定データ

raim/data/pulse

パルス関数設定ファイル

raim/shellscript

RAIM 実行用シェルスクリプト-5-

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2.3.

FRENDY のコンパイル

RAIM では C++で記述された FRENDY の機能を Python から呼び出すために pybind11 という Python のモジュールを使用する。この pybind11 によるラッパーのソースコードが含まれているディレクトリに移動し、コンパイルする。ただし、python3 コマンドおよび python3-

config コマンドが有効でない環境においては Makefile の PYINCLUDE と PYCONFIG を修正する。
$ cd raim/src/cpp/frendy/Wrapper$ make
上記のコマンドにより共有ライブラリが生成する。環境によって異なるが、例えばPython3.10 が有効な環境の場合、FrendyWrapper.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so というファイル名となる。
2.4.

RAIM 実行用スクリプト生成

RAIM ル ー ト デ ィ レ ク ト リ に お い て install.sh を 実 行 す る 。 こ の ス ク リ プ ト は
raim/shellscript フォルダに RAIM 実行用シェルスクリプトを生成する。
$ cd raim$ ./install.sh-6-

JAEA-Testing 2024-001

3. 計算方法
3.1.

概要

RAIM は共鳴吸収スペクトルのシミュレーション機能と測定データに対するスペクトルフィ
ッティング機能を有する。それぞれの計算は、目的の計算に応じた Python スクリプトを実行することで行うことができる。また、計算条件の設定はインプットファイルを用いて行う。
2.4.節の説明で生成したシェルスクリプトでは、Python スクリプトを実行するための環境設
定やインプットファイルの指定を行っており、ユーザーはこのシェルスクリプトを実行することで計算を行う。
RAIM は核データファイルから断面積を計算するため、ユーザーは核データファイルを準備する必要がある。また、パルス関数を畳み込んだ共鳴吸収スペクトルを計算するため、パルス
関数のパラメータおよび加速器からのビームの時間構造を定義したファイルも必要になる。
3.2.

共通する計算手順

3.2.1.


必要なファイルの準備

核データファイル
核データファイルは日本原子力研究開発機構の核データ研究グループのウェブサイト

（https://wwwndc.jaea.go.jp/jendl/j5/j5_J.html）からのダウンロード等により ENDF-6 フォーマットのものを準備する必要がある。サンプルインプットファイルでは、JENDL-5 の核データファイルを raim/data/jendl5 に保存することを想定している。拡張子は任意である。


パルス関数のパラメータ定義ファイル
RAIM では J-PARC MLF BL10 および BL22 でのパルス関数を計算できるように、1.3.3 項で示した改良型の Cole-Windsor 関数が実装されている。この関数のパラメータ（𝑡𝑡𝑡𝑡0 、𝜎𝜎𝜎𝜎1 、𝜎𝜎𝜎𝜎2 、𝛾𝛾𝛾𝛾1 、𝛾𝛾𝛾𝛾2 、𝐶𝐶𝐶𝐶 、𝑅𝑅𝑅𝑅）の エネルギー依存性を計算するためのパラメータを定義するファイルがraim/data/pulse/BL10.dat および BL22.dat である。各行の数値は以下に示す各パラメータのエネルギー依存性を表す関数の係数 𝑎𝑎𝑎𝑎、𝑏𝑏𝑏𝑏、𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 である。
𝑡𝑡𝑡𝑡0 (𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑐𝑐𝑐𝑐
𝜎𝜎𝜎𝜎1 (𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑐𝑐𝑐𝑐
𝜎𝜎𝜎𝜎2 (𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑐𝑐𝑐𝑐𝛾𝛾𝛾𝛾1 (𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑐𝑐𝑐𝑐
𝛾𝛾𝛾𝛾2 (𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝐸 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑐𝑐𝑐𝑐
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 exp(𝑐𝑐𝑐𝑐𝐸𝐸𝐸𝐸)
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 exp(𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑐𝑐𝑐𝑐 )他の装置における計算を行う場合には、この数値を変更したファイルを準備する。なお、#で始まる行はコメント行である。

-7-

JAEA-Testing 2024-001



陽子ビームの時間構造定義ファイル
MLF に入射する陽子ビームのダブルバンチ構造を再現するため、陽子ビームの時間構造定

義ファイル raim/data/pulse/double.dat が準備されている。このファイルは 1 列目が時間（単位：µs）、2 列目が強度（任意単位）を表している。
ダブルバンチ以外の構造（例えばシングルバンチ構造）を計算したい場合、このファイルを参考にして時間構造を記述したファイルを準備する。なお、#で始まる行はコメント行である。


測定データファイルスペクトルフィッティングを行う場合には RAIM で読み込める形式にした測定データファ

イルが必要である。RAIM が対応している測定データの形式は、1 列目：TOF、2 列目：透過率または共鳴吸収量、3 列目：誤差が空白区切りで記述されたテキストファイルである。
3.2.2.

インプットファイルの作成

計算の設定を記述したインプットファイルを作成し、raim/input に保存する。インプットフ
ァイルの内容は次節において説明する。
3.2.3.

シェルスクリプトの実行

raim/shellscript において RAIM 実行用シェルスクリプトを実行する。このシェルスクリプ
ト内で定義されている変数 input_file の値を変更してインプットファイルの指定を行う。
3.2.4.

計算結果ファイル

計算結果等のファイルはインプットファイルで指定したフォルダに保存される。計算中は計算内容等の情報が標準出力に表示されるが、その情報は summary.txt という名前のファイルに出力される。また、インプットファイルで指定したデータファイル（断面積や共鳴吸収スペク
トルなど）や FRENDY の計算ログファイルも出力される。
3.3.
3.3.1.

インプットファイル概要

インプットファイルは複数のグループで構成される。各グループは &グループ名 で始まり、/ で終わる。各グループにおいて、 変数名 = 値 の形式で計算条件を設定していく。
値が文字列の場合、その値はシングルクォテーション（ ‘ ）またはダブルクォーテーション（ “ ）で囲む。 また、# または ! 以降の文字列はコメントとして扱われる。
以下、各グループの説明を行う。
3.3.2.

&control

計算全般に関する設定を行う。Default が設定されている変数は省略可能である。このグループは省略することはできない。Table 3 に変数の説明を示す。

-8-

JAEA-Testing 2024-001

Table 3

Parameters of &control

変数名

型：値

Default

説明

project

文字列

project1

プロジェクト名を設定する。出力ファイルの保存先フォルダ名となる。

proj_ow

整数：

1

0/1

既に同じプロジェクトが存在する場合、(1)出力ファイ
ルを上書きするか、(0)しないかを選択する。(0)の場合、
project に日時を付与したフォルダに出力ファイルを保
存する。

sim

整数：

1

1/2/3

シミュレーション計算において、(1)断面積計算、(2)パルス関数を畳み込まない共鳴吸収スペクトル計算、(3)パルス関数を畳み込んだ透過率計算の選択を行う。

fit

整数：

フィッティング計算において、(1)フィッティングを行

0/1

うか、(0)行わないかを選択する。(0)は初期値の確認等に使用する。

pulse_fit

整数：

0

0/1
fn_xs

文字列

フィッティング計算において、(0)パルス関数を最適化しないモードか、(1)最適化するモードかを選択する。

xs

計算した断面積を出力する際のファイル名のプレフィックス。後に設定する material ごとに断面積が出力される。

fn_tr0

文字列

tr0

パルス関数を畳み込まない共鳴吸収スペクトルを出力する際のファイル名。

fn_trr

文字列

trR

パルス関数を畳み込んだ共鳴吸収スペクトルを出力する際のファイル名。

fn_fiti

文字列

initialフィッティング計算において、初期値で計算した共鳴吸収スペクトルを出力する際のファイル名。

fn_fitf

文字列

final

フィッティング計算において、フィッティング結果で計算した共鳴吸収スペクトルを出力する際のファイル名。

format

整数：

1

1/2/3
outdir

文字列

出力ファイルのフォーマットを指定する。(1)CSV、(2)
テキスト（スペース区切り）、(3)(1)と(2)の両方

outputプロジェクトフォルダの保存先フォルダ名。 raim からの相対パスで指定する。

matplotlib

整数：

0

0/1
show_baseline

整数：
0/1

計算終了時に matplotlib によるグラフの表示を(1)行う
か、(0)行わないかを選択する。

0

matplotlib によるグラフにベースラインを(1)表示する
か、(0)表示しないかを選択する。

-9-

JAEA-Testing 2024-001

3.3.3.

&xs

断面積計算を行う際の中性子エネルギーの範囲の設定を行う。このグループは省略することはできない。Table 4 に変数の説明を示す。
Table 4
Default

Parameters of &xs

数名

型

説明

e_l

実数

断面積計算を行う際のエネルギーの下限値[eV]

e_h

実数

断面積計算を行う際のエネルギーの上限値[eV]

enum

整数

断面積計算を行う際のエネルギーの群数を設定する。正の場合は対数、負の場合は線形で等分点が与えられる。

3.3.4.

&material

試料に含まれる元素（物質）の定義を行う。このグループは複数定義することが可能であり、&material1、&material2 の様に名前が重複しないようにグループ名の末尾に番号等を付与する。1 つ以上の&material を定義する必要がある。Table 5 に変数の説明を示す。
Table 5
Default

Parameters of &material

変数名

型

説明

elm*

文字列，

各核種の核データファイルパスとこの元素での原子数比

実数（，文を「，」区切りで指定する。elm1 、elm2 の様にして複数字列）の元素を設定可能。ポイントワイズデータの場合、存在比の後に「，」区切りで pw と記述する。

dens

実数

元素の密度を体積密度[g/cm3]で指定する。 area_dens で密度を定義する場合、省略可能。

thickness

実数

元素の厚さを[cm]で指定する。area_dens で密度を定義する場合、省略可能。

area_dens

実数

元素の密度を面密度[atoms/barn]で指定する。

dens と thickness で密度を定義する場合、area_dens を定義するとエラーとなる。
teff

実数

元素の温度（実効温度1）を[K]で指定する。

pw*

文字列，

温度マップを利用した計算時にポイントワイズデータの実数

ファイルパスとその温度を「，」区切りで指定する。

pw1 、 pw2 の様にして複数の温度点を設定する。温度マ
ップを利用しない場合、省略可能。

共鳴断面積の Doppler 拡がりの計算において理想ガスモデルを使用する際、試料が固体結晶である場合には原子同士の結合の効果を考慮する必要があるため、実際の試料の温度の代わりに実効温度を用いて計算を行う 5)。
1- 10 -

JAEA-Testing 2024-001

3.3.5.

&transmission

透過率計算を行う際の設定を行う。Default が設定されている変数は省略可能である。インプットファイルに&fitting グループが設定されている場合、このグループは無視される。また、&transmission と&capture を同時に設定している場合、エラーメッセージが出力されて計算ができない。また、&control グループにおいて sim=1 を設定している（断面積計算のみを行う）場合はこのグループを省略できる。Table 6 に変数の説明を示す。
Table 6
変数名

型

t_l

実数

Default

Parameters of &transmission

説明
透過率計算を行う際の TOF の下限値[µs]。&xs グループで設定したエネルギー範囲を外れた値を設定した場合、その範囲の透過率は0 になる。0 を設定した場合、エネルギーが無限大になってしまう
ため、最初の TOF ビンを切り詰めて計算を行う。

t_h

透過率計算を行う際の TOF の上限値[µs]。&xs グループで設定し実数たエネルギー範囲を外れた値を設定した場合、その範囲の透過率は0 になる。
tnum

TOF のビン数を設定する。正の場合は対数、負の場合は線形で等分

整数点が与えられる。
e_l

実数

透過率計算を行う際のエネルギーの下限値[eV]。&xs グループで設定したエネルギー範囲を外れた値を設定した場合、その範囲の透過率は 0 になる。

e_h

実数

透過率計算を行う際のエネルギーの上限値[eV]。&xs グループで設定したエネルギー範囲を外れた値を設定した場合、その範囲の透過率は 0 になる。

enum

整数

エネルギーの群数を設定する。正の場合は対数、負の場合は線形で等分点が与えられる。

L

実数

18.0

飛行距離[m]を設定する。

td

実数

0.0

TOF のずれ[µs]を設定する。+方向が遅れ、-方向が進みである。

a0

実数

1.0

ベースラインを表す多項式の 0 次の係数

a1

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 1 次の係数

a2

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 2 次の係数

a3

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 3 次の係数

a4

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 4 次の係数

t_l、t_h、tnum と e_l、e_h、enum はどちらか一方のみ設定すればよい。また、計算範囲の設定は TOF がエネルギーに優先される。つまり、t_l、t_h、tnum が設定されている場合、e_l、
e_h、enum は無視される。

- 11 -

JAEA-Testing 2024-001

3.3.6.

&capture

共鳴吸収量計算を行う際の設定を行う。Default が設定されている変数は省略可能である。
インプットファイルに&fitting グループが設定されている場合、このグループは無視される。
また、&transmission と&capture を同時に設定している場合、エラーメッセージが出力されて計算ができない。また、&control グループにおいて sim=1 を設定している場合はこのグループを省略できる。Table 7 に変数の説明を示す。
Table 7
変数名

型

t_l

実数

Default

Parameters of &capture

説明
共鳴吸収量計算を行う際の TOF の下限値[µs]。&xs グループで設定したエネルギー範囲を外れた値を設定した場合、その範囲の共鳴吸収量は 0 になる。0 を設定した場合、エネルギーが無限大になってしまうため、最初の TOF ビンを切り詰めて計算を行う。

t_h

共鳴吸収量計算を行う際の TOF の上限値[µs]。&xs グループで設定実数したエネルギー範囲を外れた値を設定した場合、その範囲の共鳴吸収量は 0 になる。
tnum

TOF のビン数を設定する。正の場合は対数、負の場合は線形で等分

整数点が与えられる。
e_l

共鳴吸収量計算を行う際のエネルギーの下限値[eV]。&xs グループで実数設定したエネルギー範囲を外れた値を設定した場合、その範囲の共鳴吸収量は 0 になる。
e_h

共鳴吸収量計算を行う際のエネルギーの上限値[eV]。&xs グループで実数設定したエネルギー範囲を外れた値を設定した場合、その範囲の共鳴吸収量は 0 になる。
enum

整数

エネルギーの群数を設定する。正の場合は対数、負の場合は線形で等分点が与えられる。

L

実数

18.0

飛行距離[m]を設定する。

td

実数

0.0

TOF のずれ[µs]を設定する。+方向が遅れ、-方向が進みである。

a0

実数

1.0

ベースラインを表す多項式の 0 次の係数

a1

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 1 次の係数

a2

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 2 次の係数

a3

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 3 次の係数

a4

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 4 次の係数

c

実数

1.0

共鳴吸収量の強度を規格化する係数- 12 -

JAEA-Testing 2024-001&transmission と同様に、t_l、t_h、tnum と e_l、e_h、enum はどちらか一方のみ設定すればよい。また、計算範囲の設定は TOF がエネルギーに優先される。つまり、t_l、t_h、tnumが設定されている場合、e_l、e_h、enum は無視される。
3.3.7.

&fitting

スペクトルフィッティングを行う際の設定を行う。Default が設定されている変数は省略可能である。&control グループで fit が定義されていない場合、このグループは無視される。Table
8 に変数の説明を示す。
Table 8
変数名

型：値

meas_file

文字列

Default

Parameters of &fitting (1/3)
説明
測定データのファイルパスを設定する。複数ファイルを一括でフィッティングする場合には、フォルダ内の任意の 1
つのファイルを指定する。

adjust

文字列

どのパラメータをフィットするか選択する。
path：飛行距離と TOF のずれ
base：ベースライン
dens：密度base_dens：ベースラインから密度の連続フィット
temp：温度
temp_map：温度（温度マップでフィットする場合）
temp_pw：温度（ポイントワイズデータを利用した温度マップでフィットする場合）
c：共鳴吸収量の強度の規格化係数
pulse：パルス関数のパラメータ（t0, sig1, sig2, g1, g2,
ratio）

L

実数

飛行距離[m]を設定する。adjust= “path”の場合、初期値と
なる。

td

実数

TOF のずれ[µs]を設定する。adjust= “path”の場合、初期
値となる。

teff

実数

実効温度[K]を設定する。
adjust= “temp”、“temp_map”、“temp_pw”の場合、初期値となる。それ以外の場合には&material の温度が計算に使用される。

teff_list

実数

温度マップを作成する際の温度点。
「，」区切りで 4 点以上設定する必要がある。adjust= “temp_map”の場合に有効。

- 13 -

JAEA-Testing 2024-001

Table 8Parameters of &fitting (2/3)

変数名

型：値

Default

説明

a0

実数

1.0

ベースラインを表す多項式の 0 次の係数。adjust= “base”または“base_dens”の場合、初期値となる。

a1

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 1 次の係数。adjust= “base”または“base_dens”の場合、初期値となる。

a2

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 2 次の係数。adjust=“base”または“base_dens”の場合、初期値となる。

a3

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 3 次の係数。adjust=“base”または“base_dens”の場合、初期値となる。

a4

実数

0.0

ベースラインを表す多項式の 4 次の係数。adjust=“base”または“base_dens”の場合、初期値となる。

c

実数

1.0

共鳴吸収量の強度を規格化する係数。adjust=“c”の場合、初期値となる。

t0

実数

パルス関数のパラメータ t0 を設定する。pulse_fit=1 の場合に必要となる。adjust=“pulse”の場合、初期値となる。

sig1

実数

パルス関数のパラメータ σ1 を設定する。pulse_fit=1 の場
合に必要となる。adjust=“pulse”の場合、初期値となる。

sig2

実数

パルス関数のパラメータ σ2 を設定する。pulse_fit=1 の場
合に必要となる。adjust=“pulse”の場合、初期値となる。

g1

実数

パルス関数のパラメータ γ1 を設定する。pulse_fit=1 の場
合に必要となる。adjust=“pulse”の場合、初期値となる。

g2

実数

パルス関数のパラメータ γ2 を設定する。pulse_fit=1 の場
合に必要となる。adjust=“pulse”の場合、初期値となる。

ratio

実数

パルス関数のパラメータ R を設定する。pulse_fit=1 の場合に必要となる。adjust=“pulse”の場合、初期値となる。

fit_material

文 字adjust=“dens”または“base_dens”の場合に、密度を求める対列

象となる元素をグループ名で指定する。複数の元素を指定する場合は「，」区切りで指定する。

fit_range*

実数，

フィッティング範囲を TOF [µs]で指定する。下限と上限を実数「，」区切りで指定する。また、 fit_range1 、 fit_range2 の様に複数の範囲を指定することができる。

base*

実数，

ベースラインをフィットする際のフィッティング範囲を実数

TOF [µs]で指定する。下限と上限を「，」区切りで指定する。
また、 base1 、 base2 の様に複数の範囲を指定することができる。

- 14 -

JAEA-Testing 2024-001

Table 8Parameters of &fitting (3/3)

変数名

型：値

Default

説明

level

実数

0.0

この値以下の透過率もしくは共鳴吸収量の TOF 範囲をフィッティングから除外する。

show

整数： 0

フィッティング中にイタレーション計算の途中経過を標準0/1

出力に(1)表示するか、(0)表示しないかを選択する。

adjust=“base”または“base_dens”においてベースラインのフィッティングを行う場合、a0 から a4 までのうち定義されている中で最大の次数のパラメータと同じ次数の多項式で計算が行われる。例えば、a0、a1、a2 が定義されている場合、2 次の多項式でベースライン計算を行う。
すべてのパラメータが定義されていない場合、デフォルト値を係数とした 4 次の多項式で計算を行う。
3.3.8.

&pulseパルス関数に関する設定を行う。Default が設定されている変数は省略可能である。このグ
ループは省略することができる。Table 9 に変数の説明を示す。
Table 9Parameters of &pulse

変数名型

Default

説明

pulse_file

文字列

（使用し

パルス関数のパラメータ設定ファイルを相対パスで指定すない）る。指定しない場合、ソースコード内に記述されている JPARC MLF BL10 の値で計算する。

proton_file

文字列

（使用し

陽子ビームの時間構造定義ファイルを相対パスで指定すない）る。指定しない場合、ソースコード内に記述されているダブ
ルバンチ構造の値で計算する。

3.4.

シミュレーション計算

シミュレーション計算および測定データに対するフィッティングについて、ソースコードに同梱されるサンプルインプットファイルを用いて説明する。計算を実行するためのシェルスク
リプトの内容は付録 A に、インプットファイルの内容は付録 B に示す。
3.4.1.

透過率のシミュレーション計算

透過率のシミュレーション計算に用いる実行用シェルスクリプトおよびサンプルインプット
ファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト（Fig. A1）- 15 -

JAEA-Testing 2024-001



run_simulation_tr.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B1）
sample_sim_tr.inp

他の計算で使用するシェルスクリプトは、入力ファイル名の指定（input_file=）および python
スクリプトのファイル名の指定（script_file=）が異なる以外は、前項の計算で使用したシェルスクリプトと同様である（ベースラインフィットと元素の密度のフィッティングを連続して行
う run_continuous_fitting_tr.sh と run_continuous_fitting_ca.sh を除く）。入力ファイル名とpython スクリプトのファイル名の一覧を Table A1 に示す。
サンプルインプットファイルは 2 つの元素で構成された試料の透過率をシミュレーションする場合の計算条件が記述されている。
計算結果は raim/output/sample_sim_tr に出力される。また、計算終了時に計算した透過率が matplotlib のグラフで表示される（Fig. 2）。
比較的高いエネルギーの共鳴を見るため、&xs において高いエネルギー領域の断面積を計算するように設定している（e_l = 50.0、e_h = 5000.0）。また、&transmission では速い領域のTOF を計算するように設定している（t_l = 20.0、t_h = 150.0）。
元素の組成や密度、温度は 2 つの&material で設定しており、material 1 は銅、material 2はタンタルである。
&pulse では、パルス関数のパラメータとして BL10 のもの、陽子ビームの時間構造をダブルバンチ構造とし、それぞれのデータが格納されたファイル名を指定している。

Figure 2
3.4.2.

Simulated resonance transmission spectrum

共鳴吸収量のシミュレーション計算

共鳴吸収量のシミュレーション計算に用いる実行用シェルスクリプトおよびサンプルインプ
ットファイルは以下の通りである。

- 16 -

JAEA-Testing 2024-001



実行用シェルスクリプト

run_simulation_ca.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B2）



sample_sim_ca.inp

サンプルインプットファイルは 2 つの元素で構成された試料の共鳴吸収量をシミュレーショ
ンする場合の計算条件が記述されている。
計算結果は raim/output/sample_sim_ca に出力される。また、計算終了時に計算した共鳴吸収量が matplotlib のグラフで表示される（Fig. 3）。
タンタルの第 1 共鳴（4.28 eV）を見るため、&xs において低いエネルギー領域の断面積を計算するように設定している（e_l = 1.0、e_h = 2000.0）。また、&capture では比較的遅い領域の TOF を計算するように設定している（t_l = 20.0、t_h = 800.0）。

Figure 3
3.5.

Simulated resonance capture spectrum

スペクトルフィッティング

3.5.1.

透過率データのスペクトルフィッティング

透過率データのスペクトルフィッティングに用いる実行用シェルスクリプトおよびサンプル
インプットファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト

run_fitting_tr.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B3）
sample_fit_tr.inp- 17 -

JAEA-Testing 2024-001

サンプルインプットファイルはタンタルを含む試料の透過率をフィッティングする場合の計算 条 件 が 記 述 さ れ て い る 。 フ ィ ッ テ ィ ン グ 対 象 と な る 透 過 率 デ ー タ は 、 meas_file ="data/measurement/Tr_Ta.dat" のようにデータを格納したファイル名で指定する。
計算結果は raim/output/sample_fit_tr に出力される。また、計算終了時に測定データとフィットしたスペクトルが matplotlib のグラフで表示される（Fig. 4）。
フィッティングで求める物理量は元素の密度で、&fitting の adjust = “dens”で指定している。
対象となる元素は&material1 で定義している。&material1 で設定している元素の密度がフィッティング計算における初期値となる。
フィッティング範囲は fit_range0 = 800.0, 860.0 により、1 つの領域（800~860 µs）だけを設定している。

Figure 4
3.5.2.

Fitted resonance transmission spectrum with measured data

共鳴吸収量データのスペクトルフィッティング

共鳴吸収量データのスペクトルフィッティングに用いる実行用シェルスクリプトおよびサン
プルインプットファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト

run_fitting_ca.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B4）
sample_fit_ca.inp

サンプルインプットファイルはタンタルを含む試料の共鳴吸収量をフィッティングする場合の計算条件が記述されている。
計算結果は raim/output/sample_fit_ca に出力される。また、計算終了時に測定データとフィットしたスペクトルが matplotlib のグラフで表示される（Fig. 5）。

- 18 -

JAEA-Testing 2024-001

フィッティングで求める物理量は共鳴吸収量の規格化係数（検出器の検出効率や立体角の効
果を考慮するためのファクター）で、&fitting の adjust = “c” で指定している。
ベースラインは 0 次の多項式（一定値）として a0 = 1 で指定している。ベースラインとして考慮する範囲はパラメータ base で指定しており、この計算では base0 = 675, 800、base1 =450, 600、base2 = 305, 340、base3 = 65, 80 である。

Figure 5
3.6.

Fitted resonance capture spectrum with measured data

連続スペクトルフィッティング

1.3.3 項で説明した連続スペクトルフィッティングを実行するスクリプトを用意している。
3.6.1.

透過率データの連続スペクトルフィッティング

透過率データの連続スペクトルフィッティングに用いる実行用シェルスクリプトおよびサン
プルインプットファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト（Fig. A2）

run_continuous_fitting_tr.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B5）
sample_cont_fit_tr.inp

実行用シェルスクリプトでは、base_dens パラメータを指定し、Python スクリプト実行時の引数として読み込んでいる。
base_dens=1 の場合、2 段階目のフィッティングでは密度とベースラインパラメータを同時に求める。base_dens=0 の場合、2 段階目のフィッティングでは密度のみを求める。
サンプルインプットファイルはタンタルを含む試料の透過率を連続フィッティングする場合の計算条件が記述されている。まず、ベースラインをフィットし、次に密度を求める。

- 19 -

JAEA-Testing 2024-001

計算結果は raim/output/sample_cont_fit_tr に出力される。また、2 段階目の計算終了時に測定データとフィットしたスペクトルが matplotlib のグラフで表示される。
ベースラインのフィッティング範囲は 5 つの範囲を base0～base4 の 5 つの変数で設定している。密度を求める際のフィッティング範囲は fit_range0=800.0, 860.0 により、1 つの領域
（800~860 µs）だけを設定している。
3.6.2.

共鳴吸収量データの連続スペクトルフィッティング

共鳴吸収量データの連続スペクトルフィッティングに用いる実行用シェルスクリプトおよび
サンプルインプットファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト

run_continuous_fitting_ca.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B6）



sample_cont_fit_ca.inp

実行用シェルスクリプトでは、前項と同様に base_dens を指定する。base_dens=1 の場合、2 段階目のフィッティングでは密度とベースラインパラメータを同時に求める。一方で、
base_dens=0 の場合、2 段階目のフィッティングでは密度のみを求める
サンプルインプットファイルはタンタルを含む試料の共鳴吸収量を連続フィッティングする
場合の計算条件が記述されている。まず、ベースラインをフィットし、次に密度を求める。
計算結果は raim/output/sample_cont_fit_ca に出力される。また、2 段階目の計算終了時に測定データとフィットしたスペクトルが matplotlib のグラフで表示される。このとき、ベース
ラインも重ねて表示される。
ベースラインのフィッティング範囲は 5 つの範囲を設定している。密度を求める際のフィッティング範囲は 1 つの領域（800~860 µs）だけを設定している。
3.7.

温度マップを用いたスペクトルフィッティング

3.7.1.

透過率データのスペクトルフィッティング

温度マップを用いた透過率データのスペクトルフィッティングに用いる実行用シェルスクリ
プトおよびサンプルインプットファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト

run_fitting_tr_tmap.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B7）
sample_fit_tr_tmap.inp

サンプルインプットファイルはタンタルを含む試料の透過率をフィッティングする場合の計算条件が記述されている。

- 20 -

JAEA-Testing 2024-001

計算結果は raim/output/sample_fit_tr_tmap に出力される。また、計算終了時に測定データとフィットしたスペクトルが matplotlib のグラフで表示される。
温度マップを利用したフィッティングで温度を求める。温度マップは 270、280、290、300、310 K における断面積を計算して作成している。作成する温度は、teff_list で指定する。温度の初期値は 300 K である。
フィッティング範囲は 1 つの領域（800~860 µs）だけを設定している。
3.7.2.

透過率データのスペクトルフィッティング（ポイントワイズデータ使用）

温度マップはポイントワイズデータを利用して作成することもできる。ポイントワイズデー
タを利用した温度マップを用いた透過率データのスペクトルフィッティングに用いる実行用シェルスクリプトおよびサンプルインプットファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト

run_fitting_tr_tmap.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B8）
sample_fit_tr_tmap_pw.inp

サンプルインプットファイルはタンタルを含む試料の透過率をフィッティングする場合の計算条件が記述されている。
計算結果は raim/output/sample_fit_tr_tmap_pw に出力される。また、計算終了時に測定データとフィットしたスペクトルが matplotlib のグラフで表示される。
温度マップを利用したフィッティングで温度を求める。断面積はポイントワイズデータを用いる。&material1 において、pw1,2,3,4 でポイントワイズデータの相対パスと温度を設定している。elm1 はポイントワイズデータではない核データファイルを指定しているが、これは密度等の計算に必要な数値を取得するために指定している。温度の初期値は 300 K である。注意点
として、指定方法が煩雑になることから現バージョンでは 1 つの元素に対して 1 つの核種のみに対応している。ただし、複数元素を設定することは可能である。
フィッティング範囲は 1 つの領域（800~860 µs）だけを設定している。
3.7.3.

共鳴吸収量データのスペクトルフィッティング

温度マップを用いた共鳴吸収量データのスペクトルフィッティングに用いる実行用シェルス
クリプトおよびサンプルインプットファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト

run_fitting_ca_tmap.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B9）
sample_fit_ca_tmap.inp- 21 -

JAEA-Testing 2024-001

サンプルインプットファイルはタンタルと銅を含む試料の共鳴吸収量をフィッティングする
場合の計算条件が記述されている。
計算結果は raim/output/sample_fit_ca に出力される。また、計算終了時に測定データとフィットしたスペクトルが matplotlib のグラフで表示される。
温度マップを利用したフィッティングで温度を求める。温度マップは 270、280、290、300、310 K における断面積を計算して作成している。温度の初期値は 300 K である。
フィッティング範囲は 1 つの領域（600~675 µs）だけを設定している。
3.8.

複数データの一括スペクトルフィッティング

3.8.1.

透過率データのスペクトルフィッティング

複数の透過率データのスペクトルフィッティングに用いる実行用シェルスクリプトおよびサンプルインプットファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト

run_multi_fitting_tr.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B10）
sample_multi_fit_tr.inp

サンプルインプットファイルはタンタルを含む試料の透過率をフィッティングする場合の計算条件が記述されている。フィッティング対象となる測定データは複数あり、これらをすべて
フィッティングして結果を CSV ファイルにまとめて出力する。
計算結果は raim/output/sample_multi_fit_tr に出力される。&control の matplotlib に関わらず、計算終了時に結果のグラフは表示されない。
フィッティングで求める物理量は密度である。対象となる元素は&material1 で定義している。&material1 で設定している元素の密度がフィッティング計算における初期値となる。
測定データファイルの指定は&fitting の meas_file で行っている。複数のデータファイルを指定する場合、それらの内 1 つのファイルを指定することで、そのファイルが保存されているフォルダに保存されている測定データファイルすべてを解析対象とする。ただし、測定データの拡張子は .dat でなくてはならない。つまり、 data/measurement/imaging/ に保存されているファイルの内、拡張子が .dat のものをすべてフィッティングする。
フィッティング範囲は 1 つの領域（800~860 µs）だけを設定している。
3.8.2.

透過率データのスペクトルフィッティング（温度マップ使用）

複数データに対するスペクトルフィッティングについても温度マップを使用することができる。温度マップを利用した複数の透過率データのスペクトルフィッティングに用いる実行用シェルスクリプトおよびサンプルインプットファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト- 22 -

JAEA-Testing 2024-001



run_multi_fitting_tr_tmap.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B11）

sample_multi_fit_tr_tmap.inp

サンプルインプットファイルはタンタルを含む試料の透過率をフィッティングする場合の計算条件が記述されている。フィッティング対象となる測定データは複数あり、これらをすべて
フィッティングして結果を CSV ファイルにまとめて出力する。
計算結果は raim/output/sample_multi_fit_tr_tmap に出力される。&control の matplotlibに関わらず、計算終了時に結果のグラフは表示されない。
温度マップを利用したフィッティングで温度を求める。温度マップは 270、280、290、300、310 K における断面積を計算して作成している。温度の初期値は 300 K である。
data/measurement/imaging/ に保存されているファイルの内、拡張子が .dat のものをすべてフィッティングする。
フィッティング範囲は 1 つの領域（800~860 µs）だけを設定している。
3.8.3.

共鳴吸収量データのスペクトルフィッティング

複数の共鳴吸収量データのスペクトルフィッティングに用いる実行用シェルスクリプトおよびサンプルインプットファイルは以下の通りである。


実行用シェルスクリプト

run_multi_fitting_ca.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B12）sample_multi_fit_ca.inp

サンプルインプットファイルは銅とタンタルを含む試料の共鳴吸収量をフィッティングする
場合の計算条件が記述されている。フィッティング対象となる測定データは複数あり、これらをすべてフィッティングして結果を CSV ファイルにまとめて出力する。
計算結果は raim/output/sample_multi_fit_ca に出力される。&control の matplotlib に関わらず、計算終了時に結果のグラフは表示されない。
フィッティングで求める物理量は密度である。対象となる元素は&material2 で定義している。&material2 で設定している元素の密度がフィッティング計算における初期値となる。
data/measurement/capture/imaging/ に保存されているファイルの内、拡張子が .dat のものをすべてフィッティングする。
フィッティング範囲は 1 つの領域（600~675 µs）だけを設定している。
3.8.4.

共鳴吸収量データのスペクトルフィッティング（温度マップ使用）

温度マップを利用した複数の共鳴吸収量データのスペクトルフィッティングに用いる実行用
シェルスクリプトおよびサンプルインプットファイルは以下の通りである。

- 23 -

JAEA-Testing 2024-001



実行用シェルスクリプト

run_multi_fitting_ca_tmap.sh

サンプルインプットファイル（Fig. B13）
sample_multi_fit_ca_tmap.inp

サンプルインプットファイルはタンタルを含む試料の共鳴吸収量をフィッティングする場合の計算条件が記述されている。フィッティング対象となる測定データは複数あり、これらを一括でフィッティングして結果を CSV ファイルにまとめて出力する。
計算結果は raim/output/sample_multi_fit_ca_tmap に出力される。&control の matplotlibに関わらず、計算終了時に結果のグラフは表示されない。
温度マップを利用したフィッティングで温度を求める。温度マップは 270、280、290、300、310 K における断面積を計算して作成している。温度の初期値は 300 K である。
data/measurement/capture/imaging/ に保存されているファイルの内、拡張子が .dat のものをすべてフィッティングする。
フィッティング範囲は 1 つの領域（600~675 µs）だけを設定している。

謝辞
RAIM が断面積データの計算に使用する核データ処理コード FRENDY は、日本原子力研究開発機構 原子力科学研究所 原子力基礎工学研究センター 炉物理・熱流動研究グループによって開発され、公開されている。FRENDY を使用することにより、RAIM の開発を効率的に行うことが可能となった。

- 24 -

JAEA-Testing 2024-001

参考文献
1)

Hasemi, H., Harada, M., Kai, T., Shinohara, T., Ooi, M., Sato, H., Kino, K., Segawa, M.,
Kamiyama, T., Kiyanagi, Y., Evaluation of nuclide density by neutron resonancetransmission at the NOBORU instrument in J-PARC/MLF, Nuclear Instruments andMethods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors andAssociated Equipment, Vol. 773, 2015, pp.137-149.

2)

Tada, K., Yamamoto, A., Kunieda, S., Konno, C., Kondo, R., Endo, T., Chiba, G., Ono,
M., Tojo, M., Development of nuclear data processing code FRENDY version 2, Journalof Nuclear Science and Technology,Vol.61, 2024, pp.830-839.

3)

Iwamoto, O., Iwamoto, N., Kunieda, S., Minato, F., Nakayama, S., Abe, Y., Tsubakihara,
K., Okumura, S., Ishizuka, C., Yoshida, T., Chiba, S., Otuka, N., Sublet, J. C., Iwamoto,H., Yamamoto, K., Nagaya, Y., Tada, K., Konno, C., Matsuda, N., Yokoyama, K.,
Taninaka, H., Oizumi, A., Fukushima, M., Okita, S., Chiba, G., Sato, S., Ohta, M., Kwon,
S., Japanese evaluated nuclear data library version 5: JENDL-5, Journal of Nuclear
Science and Technology, Vol. 60, No. 1, 2023, pp.1-60.

4)Izumi, F., Asano, H., Murata, H., Watanabe, N., Rietveld analysis of powder patterns
obtained by TOF neutron diffraction using cold neutron sources, Journal of Applied
Crystallography, Vol. 20, 1987, pp.411-418.

5)

Jackson, H. E, Lynn, J. E., Resonance Absorption of Neutrons by Crystals, Phys. Rev.,
Vol. 127, 1962, pp.461-468.

- 25 -

JAEA-Testing 2024-001

付録 A

実行用シェルスクリプト#!/bin/bash
input_file=sample_sim_tr.inp
MAINPATH=/home/raimexport LD_LIBRARY_PATH=$MAINPATH/src/cpp/frendy/Wrapper:$LD_LIBRARY_PATH
export PYTHONPATH=$MAINPATH/src/python/lib:$PYTHONPATH
export PYTHONPATH=$MAINPATH/src/cpp:$PYTHONPATH
script_file=$MAINPATH/src/python/script/simulation_transmission_script.py
cd $MAINPATH
python3 $script_file ./input/$input_file

Figure A1

Shell script of transmission simulation (run_simulation_tr.sh)#!/bin/bash
input_file=sample_cont_fit_tr.inp
MAINPATH=/home/raimexport LD_LIBRARY_PATH=$MAINPATH/src/cpp/frendy/Wrapper:$LD_LIBRARY_PATH
export PYTHONPATH=$MAINPATH/src/python/lib:$PYTHONPATH
export PYTHONPATH=$MAINPATH/src/cpp:$PYTHONPATH
script_file=$MAINPATH/src/python/script/continuous_fitting_transmission_script.py
base_dens=1
cd $MAINPATH
python3 $script_file ./input/$input_file $base_dens

Figure A2

Table A1
章

Shell script of continuous fitting for transmission(run_continuous_fitting_tr.sh)

Name of input files and Python scripts specified in the executing shell script

シェルスクリプトファイル名

入力ファイル名Python スクリプト名

3.4.1

run_simulation_tr.shsample_sim_tr.inp

simulation_transmission_script.py

3.4.2

run_simulation_ca.shsample_sim_ca.inp

simulation_capture_script.py

3.5.1

run_fitting_tr.shsample_fit_tr.inp

fitting_transmission_script.py

3.5.2

run_fitting_ca.shsample_fit_ca.inp

fitting_capture_script.py

3.6.1

run_continuous_fitting_tr.sh*sample_cont_fit_tr.inp

continuous_fitting_transmission_script.py

3.6.2

run_continuous_fitting_ca.sh*sample_cont_fit_ca.inp

continuous_fitting_capture_script.py

3.7.1

run_fitting_tr_tmap.shsample_fit_tr_tmap.inp

fitting_transmission_tmap_script.py

3.7.2

run_fitting_tr_tmap.shsample_fit_tr_tmap_pw.inp

fitting_transmission_tmap_script.py

3.7.3

run_fitting_ca_tmap.shsample_fit_ca_tmap.inp

fitting_capture_tmap_script.py

3.8.1

run_multi_fitting_tr.shsample_multi_fit_tr.inp

multi_fitting_transmission_script.py

3.8.2

run_multi_fitting_tr_tmap.shsample_multi_fit_tr_tmap.inp

multi_fitting_transmission_tmap_script.py

3.8.3

run_multi_fitting_ca.shsample_multi_fit_ca.inp

multi_fitting_capture_script.py

3.8.4

run_multi_fitting_ca_tmap.shsample_multi_fit_ca_tmap.inp

multi_fitting_capture_tmap_script.py* 追加パラメータあり- 26 -

JAEA-Testing 2024-001

付録 B&controlproject = "sample_sim_tr"
proj_ow = 1
sim = 3fn_xs = "xs"fn_tr0 = "tr0"fn_trr = "trR"
format = 3
outdir = "./output"
matplotlib = 1/&xse_l = 50.0
e_h = 5000.0
enum = 2000/

# project name (default "project1")# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)# 1:xs, 2:tr, 3:tr(pulse) (default 1)# file name of cross section (default "xs")# file name of transmission (default "tr0")# file name of transmission (pulse) (default "trR")# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)# base directory (default "./output")# 0:no, 1:yes (default 0)# lower limit of neutron energy [eV]# upper limit of neutron energy [eV]# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Cu63.res", 0.6915
elm2 = "data/jendl5/Cu65.res", 0.3085
dens = 8.9
thickness = 0.2
teff = 318.0
tsamp = 300.0
debye = 343/&material2
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0
area_dens = 1.68e-4
teff = 300.0
tsamp = 300.0
debye = 240/&transmissiont_l = 20.0
t_h = 150.0
tnum = -600
L = 18.0
td = 1.0/# ndata, abundance# ndata, abundance# density of sample [g/cm^3]# thickness of sample [cm]# effective temperature [K] (default 300.0)# sample temperature [K]# debye temperature [K]# ndata, abundance# area density of sample [at/b]# effective temperature [K] (default 300.0)# sample temperature [K]# debye temperature [K]# lower limit of TOF [us]# upper limit of TOF [us]# number of TOF bin (+:logscal, -:linscale)# flight path [m] (default 18.0)# delay of TOF [us] (default 0.0)

&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"
proton_file = "data/pulse/double.dat"/

Figure B1

サンプルインプット# parameters of pulse function (default none)# data of proton pulse shape (default none)

Sample input file of transmission simulation (sample_sim_tr.inp)- 27 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_sim_ca"
proj_ow = 1
sim = 3fn_xs = "xs"fn_tr0 = "ca0"fn_trr = "caR"
format = 3
outdir = "./output"
matplotlib = 1/&xse_l = 1.0
e_h = 2000.0
enum = 2000/

# project name (default "project1")# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)# 1:xs, 2:ca, 3:ca(pulse) (default 1)# file name of cross section (default "xs")# file name of capture yield (default "tr0")# file name of capture yield (pulse) (default "trR")# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)# base directory (default "./output")# 0:no, 1:yes (default 0)# lower limit of neutron energy [eV]# upper limit of neutron energy [eV]# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Cu63.res", 0.6915
elm2 = "data/jendl5/Cu65.res", 0.3085
dens = 8.9
thickness = 0.2
teff = 318.0/&material2
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0
area_dens = 1.68e-4
teff = 300.0/&capturet_l = 20.0
t_h = 800.0
tnum = -600
L = 18.0
td = 1.0
a0 = 100c = 100000/# ndata, abundance# area density of sample [at/b]# effective temperature [K] (default 300.0)# lower limit of TOF [us]# upper limit of TOF [us]# number of TOF bin (+:logscal, -:linscale)# flight path [m] (default 18.0)# delay of TOF [us] (default 0.0)
# baseline parameter a0# scale factor (default 1.0)

&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"
proton_file = "data/pulse/double.dat"/

Figure B2# ndata, abundance# ndata, abundance# density of sample [g/cm^3]# thickness of sample [cm]# effective temperature [K] (default 300.0)# parameters of pulse function (default none)# data of proton pulse shape (default none)

Sample input file of capture yield simulation (sample_sim_ca.inp)- 28 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_fit_tr"
proj_ow = 1
fit = 1
pulse_fit = 0
fn_xs = "xs_ta"
fn_fiti = "initial_ta"
fn_fitf = "final_ta"
format = 3
outdir = "./output"
matplotlib = 1/&xse_l = 1.0
e_h = 100.0
enum = 500/# project name (default "project1")# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)# 0:simulation, 1:fitting# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)# file name of cross section (default "xs")# file name of initial fitting line (default "initial")# file name of final fitting line (default "final")# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)# base directory (default "./output")# 0:no, 1:yes (default 0)# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0
dens = 16.65
thickness = 0.003
teff = 300.0/# path of nuclear data file# density of sample [g/cm^3]# thickness of sample [cm]# effective temperature [K] (default 300.0)&fitting
meas_file = "data/measurement/Tr_Ta.dat"# initial parameters
L = 23.7# flight path [m]td = 0# delay of TOF [us]# dens = 16.65# density of sample [g/cm^3]# thickness = 0.003# thickness of sample [cm]teff = 300.0# effective temperature [K]# material
fit_material = &material1# fitting range
fit_range0 = 800.0,860.0# lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "dens"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"
proton_file = "data/pulse/double.dat"/

Figure B3# parameters of pulse function (default none)# data of proton pulse shape (default none)

Sample input file of fitting for transmission data (sample_fit_tr.inp)- 29 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_fit_ca"
proj_ow = 1
fit = 1
pulse_fit = 0
fn_xs = "xs"fn_fiti = "initial"
fn_fitf = "final"
format = 3
outdir = "./output"
matplotlib = 1
show_baseline = 1/&xs
e_l = 1.0
e_h = 100.0
enum = 500/# project name (default "project1")# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)# 0:simulation, 1:fitting# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)# file name of cross section (default "xs")# file name of initial fitting line (default "initial")# file name of final fitting line (default "final")# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)# base directory (default "./output")# 0:no, 1:yes (default 0)# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Cu63.res", 0.6915
elm2 = "data/jendl5/Cu65.res", 0.3085
dens = 8.9
thickness = 0.2
teff = 318.0/&material2
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0
area_dens = 1.68e-4
teff = 300.0/# ndata, abundance# ndata, abundance# density of sample [g/cm^3]# thickness of sample [cm]# effective temperature [K] (default 300.0)# path of nuclear data file# effective temperature [K] (default 300.0)&fitting
meas_file = "data/measurement/capture/test_ta.dat"# initial parameters
L = 18.0# flight path [m]td = 1.0# delay of TOF [us]# dens = 16.65# density of sample [g/cm^3]# thickness = 0.003# thickness of sample [cm]teff = 300.0# effective temperature [K]a0 = 1# baseline parameter a0
c = 9000# scale factor (default 1.0)
# material
fit_material = &material2# fitting range
fit_range0 = 600.0,675.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# fit_range1 = 400.0,420.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# fit_range2 = 345.0,360.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])base0 = 675,800
base1 = 450,600
base2 = 305,340
base3 = 65,80# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "c"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"# parameters of pulse function (default none)
proton_file = "data/pulse/double.dat"# data of proton pulse shape (default none)/

Figure B4

Sample input file of fitting for capture yield data (sample_fit_ca.inp)- 30 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_cont_fit_tr"
proj_ow = 1
fit = 1
pulse_fit = 0
fn_xs = "xs_ta"
fn_fiti = "initial_ta"
fn_fitf = "final_ta"
format = 3
outdir = "./output"
matplotlib = 1/&xse_l = 1.0
e_h = 1000.0
enum = 1000/

# project name (default "project1")# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)# 0:simulation, 1:fitting# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)# file name of cross section (default "xs")# file name of initial fitting line (default "initial")# file name of final fitting line (default "final")# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)# base directory (default "./output")# 0:no, 1:yes (default 0)# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0
dens = 16.65
thickness = 0.003
teff = 300.0/# path of nuclear data file# density of sample [g/cm^3]# thickness of sample [cm]# effective temperature [K] (default 300.0)&fitting
meas_file = "data/measurement/Tr_Ta.dat"# initial parameters
L = 23.7# flight path [m]td = 0# delay of TOF [us]# dens = 16.65# density of sample [g/cm^3]# thickness = 0.003# thickness of sample [cm]teff = 300.0# effective temperature [K]# material
fit_material = &material1# fitting range
fit_range0 = 800.0,860.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# baseline fitting range
base0 = 60,250
base1 = 300,340
base2 = 475,515
base3 = 600,750
base4 = 880,1000# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "base_dens"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"
proton_file = "data/pulse/double.dat"/

Figure B5# parameters of pulse function (default none)# data of proton pulse shape (default none)

Sample input file of continuous fitting for transmission data
(sample_cont_fit_tr.inp)- 31 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_cont_fit_ca"# project name (default "project1")
proj_ow = 1# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)
fit = 1
# 0:simulation, 1:fitting
pulse_fit = 0# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)
fn_xs = "xs_ta"# file name of cross section (default "xs")fn_fiti = "initial_ta" # file name of initial fitting line (default "initial")
fn_fitf = "final_ta"# file name of final fitting line (default "final")
format = 3# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)
outdir = "./output"# base directory (default "./output")
matplotlib = 1# 0:no, 1:yes (default 0)
show_baseline = 1/&xs
e_l = 1.0
e_h = 1000.0
enum = 1000/

# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Cu63.res", 0.6915 # ndata, abundance
elm2 = "data/jendl5/Cu65.res", 0.3085 # ndata, abundance
dens = 8.9# density of sample [g/cm^3]
thickness = 0.2# thickness of sample [cm]teff = 318.0# effective temperature [K] (default 300.0)/&material2
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0 # path of nuclear data file# dens = 16.65# density of sample [g/cm^3]# thickness = 0.003# thickness of sample [cm]area_dens = 1.68e-4
teff = 300.0# effective temperature [K] (default 300.0)/&fitting
meas_file = "data/measurement/capture/test_ta.dat"# initial parameters
L = 18.0# flight path [m]td = 1.0# delay of TOF [us]# dens = 16.65# density of sample [g/cm^3]# thickness = 0.003# thickness of sample [cm]teff = 300.0# effective temperature [K]a0 = 1# baseline parameter a0
c = 9000# scale factor (default 1.0)
# material
fit_material = &material2# fitting range
fit_range0 = 600.0,675.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])base0 = 675,800
base1 = 450,600
base2 = 305,340
base2 = 65,80# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "base_dens"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"# parameters of pulse function (default none)
proton_file = "data/pulse/double.dat"# data of proton pulse shape (default none)/

Figure B6

Sample input file of continuous fitting for capture yield data
（sample_cont_fit_ca.inp）- 32 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_fit_tr_tmap"# project name (default "project1")
proj_ow = 1# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)
fit = 1
# 0:simulation, 1:fitting
pulse_fit = 0# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)
fn_xs = "xs_ta"# file name of cross section (default "xs")fn_fiti = "initial_ta" # file name of initial fitting line (default "initial")
fn_fitf = "final_ta"# file name of final fitting line (default "final")
format = 3# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)
outdir = "./output"# base directory (default "./output")
matplotlib = 1# 0:no, 1:yes (default 0)/&xse_l = 1.0
e_h = 100.0
enum = 500/# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0 # path of nuclear data filedens = 16.65# density of sample [g/cm^3]
thickness = 0.003# thickness of sample [cm]teff = 300.0# effective temperature [K] (default 300.0)/&fitting
meas_file = "data/measurement/Tr_Ta.dat"# initial parameters
L = 23.7# flight path [m]td = 0# delay of TOF [us]teff = 300.0# effective temperature [K]# temperature list
teff_list = 270, 280, 290, 300, 310# material
fit_material = &material1# fitting range
fit_range0 = 800.0,860.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "temp_map"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# temp_map:temperature by map# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"# parameters of pulse function (default none)
proton_file = "data/pulse/double.dat"# data of proton pulse shape (default none)/

Figure B7

Sample input file of fitting for transmission data using temperature map（sample_fit_tr_tmap.inp）- 33 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_fit_tr_tmap_pw"# project name (default "project1")
proj_ow = 1# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)
fit = 1
# 0:simulation, 1:fitting
pulse_fit = 0# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)
fn_xs = "xs_ta"# file name of cross section (default "xs")fn_fiti = "initial_ta" # file name of initial fitting line (default "initial")
fn_fitf = "final_ta"# file name of final fitting line (default "final")
format = 3# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)
outdir = "./output"# base directory (default "./output")
matplotlib = 1# 0:no, 1:yes (default 0)/&xse_l = 1.0
e_h = 100.0
enum = 500/# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0 # path of nuclear data filedens = 16.65# density of sample [g/cm^3]
thickness = 0.003# thickness of sample [cm]teff = 300.0# effective temperature [K] (default 300.0)
pw1 = "data/jendl5/pointwise/Ta181_0k.res", 0 # path of pointwise filepw2 = "data/jendl5/pointwise/Ta181_300k.res", 300# path of pointwise filepw3 = "data/jendl5/pointwise/Ta181_300k.res", 301# path of pointwise file (dummy)
pw4 = "data/jendl5/pointwise/Ta181_300k.res", 302# path of pointwise file (dummy)/&fitting
meas_file = "data/measurement/Tr_Ta.dat"# initial parameters
L = 23.7# flight path [m]td = 0# delay of TOF [us]teff = 300.0# effective temperature [K]# material
fit_material = &material1# fitting range
fit_range0 = 800.0,860.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "temp_pw"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# temp_map:temperature by map# temp_pw:temperature by pointwise# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"# parameters of pulse function (default none)
proton_file = "data/pulse/double.dat"# data of proton pulse shape (default none)/

Figure B8

Sample input file of fitting for transmission data using temperature map ofpointwise data（sample_fit_tr_tmap_pw.inp）- 34 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_fit_ca_tmap"# project name (default "project1")
proj_ow = 1# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)
fit = 1
# 0:simulation, 1:fitting
pulse_fit = 0# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)
fn_xs = "xs_ta"# file name of cross section (default "xs")fn_fiti = "initial_ta" # file name of initial fitting line (default "initial")
fn_fitf = "final_ta"# file name of final fitting line (default "final")
format = 3# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)
outdir = "./output"# base directory (default "./output")
matplotlib = 1# 0:no, 1:yes (default 0)/&xse_l = 1.0
e_h = 100.0
enum = 500/# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Cu63.res", 0.6915 # ndata, abundance
elm2 = "data/jendl5/Cu65.res", 0.3085 # ndata, abundance
dens = 8.9# density of sample [g/cm^3]
thickness = 0.2# thickness of sample [cm]teff = 318.0# effective temperature [K] (default 300.0)/&material2
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0# dens = 16.65# thickness = 0.003
area_dens = 1.68e-4
teff = 300.0/# path of nuclear data file# density of sample [g/cm^3]# thickness of sample [cm]# effective temperature [K] (default 300.0)&fitting
meas_file = "data/measurement/capture/test_ta.dat"# initial parameters
L = 18.0# flight path [m]td = 1.0# delay of TOF [us]teff = 300.0# effective temperature [K]a0 = 1# baseline parameter a0
c = 10000# scale factor (default 1.0)
# temperature list
teff_list = 270, 280, 290, 300, 310# material
fit_material = &material2# fitting range
fit_range0 = 600.0,675.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "temp_map"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# temp_map:temperature by map# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"
proton_file = "data/pulse/double.dat"/

Figure B9# parameters of pulse function (default none)# data of proton pulse shape (default none)

Sample input file of fitting for capture yield data using temperature map（sample_fit_ca_tmap.inp）- 35 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_multi_fit_tr"# project name (default "project1")
proj_ow = 1# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)
fit = 1
# 0:simulation, 1:fitting
pulse_fit = 0# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)
fn_xs = "xs_ta"# file name of cross section (default "xs")fn_fiti = "initial_ta" # file name of initial fitting line (default "initial")
fn_fitf = "final_ta"# file name of final fitting line (default "final")
format = 3# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)
outdir = "./output"# base directory (default "./output")
matplotlib = 1# 0:no, 1:yes (default 0)/&xse_l = 1.0
e_h = 100.0
enum = 500/# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0 # path of nuclear data filedens = 16.65# density of sample [g/cm^3]
thickness = 0.003# thickness of sample [cm]teff = 300.0# effective temperature [K] (default 300.0)/&fitting
meas_file = "data/measurement/imaging/Tr_Ta.dat"# initial parameters
L = 23.7# flight path [m]td = 0# delay of TOF [us]# dens = 16.65# density of sample [g/cm^3]# thickness = 0.003# thickness of sample [cm]teff = 300.0# effective temperature [K]# material
fit_material = &material1# fitting range
fit_range0 = 800.0,860.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "dens"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"# parameters of pulse function (default none)
proton_file = "data/pulse/double.dat"# data of proton pulse shape (default none)/

Figure B10

Sample input file of fitting for multiple transmission data
（sample_multi_fit_tr.inp）- 36 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_multi_fit_tr_tmap"# project name (default "project1")
proj_ow = 1# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)
fit = 1
# 0:simulation, 1:fitting
pulse_fit = 0# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)
fn_xs = "xs_ta"# file name of cross section (default "xs")fn_fiti = "initial_ta" # file name of initial fitting line (default "initial")
fn_fitf = "final_ta"# file name of final fitting line (default "final")
format = 3# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)
outdir = "./output"# base directory (default "./output")
matplotlib = 1# 0:no, 1:yes (default 0)/&xse_l = 1.0
e_h = 100.0
enum = 500/# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0 # path of nuclear data filedens = 16.65# density of sample [g/cm^3]
thickness = 0.003# thickness of sample [cm]teff = 300.0# effective temperature [K] (default 300.0)/&fitting
meas_file = "data/measurement/imaging/Tr_Ta001.dat"# initial parameters
L = 23.7# flight path [m]td = 0# delay of TOF [us]teff = 300.0# effective temperature [K]# temperature list
teff_list = 270, 280, 290, 300, 310# material
fit_material = &material1# fitting range
fit_range0 = 800.0,860.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "temp_map"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# temp_map:temperature by map# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"
proton_file = "data/pulse/double.dat"/

Figure B11# parameters of pulse function (default none)# data of proton pulse shape (default none)

Sample input file of fitting for multiple transmission data using temperaturemap（sample_multi_fit_tr_tmap.inp）- 37 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_multi_fit_ca"# project name (default "project1")
proj_ow = 1# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)
fit = 1
# 0:simulation, 1:fitting
pulse_fit = 0# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)
fn_xs = "xs_ta"# file name of cross section (default "xs")fn_fiti = "initial_ta" # file name of initial fitting line (default "initial")
fn_fitf = "final_ta"# file name of final fitting line (default "final")
format = 3# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)
outdir = "./output"# base directory (default "./output")
matplotlib = 1# 0:no, 1:yes (default 0)/&xse_l = 1.0
e_h = 100.0
enum = 500/# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Cu63.res", 0.6915 # ndata, abundance
elm2 = "data/jendl5/Cu65.res", 0.3085 # ndata, abundance
dens = 8.9# density of sample [g/cm^3]
thickness = 0.2# thickness of sample [cm]teff = 318.0# effective temperature [K] (default 300.0)/&material2
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0 # path of nuclear data file# dens = 16.65# density of sample [g/cm^3]# thickness = 0.003# thickness of sample [cm]area_dens = 1.68e-4
teff = 300.0# effective temperature [K] (default 300.0)/&fitting
meas_file = "data/measurement/capture/imaging/Ca_Ta001.dat"# initial parameters
L = 18.0# flight path [m]td = 1.0# delay of TOF [us]# dens = 16.65# density of sample [g/cm^3]# thickness = 0.003# thickness of sample [cm]teff = 300.0# effective temperature [K]a0 = 1# baseline parameter a0
c = 10000# scale factor (default 1.0)
# material
fit_material = &material2# fitting range
fit_range0 = 600.0,675.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "dens"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"# parameters of pulse function (default none)
proton_file = "data/pulse/double.dat"# data of proton pulse shape (default none)/

Figure B12

Sample input file of fitting for multiple capture yield data
（sample_multi_fit_ca.inp）- 38 -

JAEA-Testing 2024-001&controlproject = "sample_multi_fit_ca_tmap"
proj_ow = 1
fit = 1
pulse_fit = 0
fn_xs = "xs_ta"
fn_fiti = "initial_ta"
fn_fitf = "final_ta"
format = 3
outdir = "./output"
matplotlib = 1/&xse_l = 1.0
e_h = 100.0
enum = 500/# project name (default "project1")# overwrite project directory, No:0, Yes:1 (default 1)# 0:simulation, 1:fitting# 0:normal, 1:adjust/fix parameters of pulse function (default 0)# file name of cross section (default "xs")# file name of initial fitting line (default "initial")# file name of final fitting line (default "final")# 1:csv, 2:text, 3:csv and text (default 1)# base directory (default "./output")# 0:no, 1:yes (default 0)# lower limit of neutron energy# upper limit of neutron energy# number of group (+:logscal, -:linscale)&material1
elm1 = "data/jendl5/Cu63.res", 0.6915 # ndata, abundance
elm2 = "data/jendl5/Cu65.res", 0.3085 # ndata, abundance
dens = 8.9# density of sample [g/cm^3]
thickness = 0.2# thickness of sample [cm]teff = 318.0# effective temperature [K] (default 300.0)/&material2
elm1 = "data/jendl5/Ta181.res", 1.0 # path of nuclear data file# dens = 16.65# density of sample [g/cm^3]# thickness = 0.003# thickness of sample [cm]area_dens = 1.68e-4
teff = 300.0# effective temperature [K] (default 300.0)/&fitting
meas_file = "data/measurement/capture/imaging/Ca_Ta001.dat"# initial parameters
L = 18.0# flight path [m]td = 1.0# delay of TOF [us]teff = 300.0# effective temperature [K]a0 = 1# baseline parameter a0
c = 10000# scale factor (default 1.0)
# temperature list
teff_list = 270, 280, 290, 300, 310# material
fit_material = &material2# fitting range
fit_range0 = 600.0,675.0 # lower and upper limit of fitting range (TOF [us])# masklevel = 0.0# masking level of transmission (Default 0.0)
# adjusted parameter(s)adjust = "temp_map"# Type of fitting parameter(s)# path:L, delay, dens:density, temp:temperature# temp_map:temperature by map# pulse:pulse function, base:baseline
show = 1# show progress of fitting; 0:no, 1:yes (Default 0)/&pulsepulse_file = "data/pulse/BL10.dat"
proton_file = "data/pulse/double.dat"/

Figure B13# parameters of pulse function (default none)# data of proton pulse shape (default none)

Sample input file of fitting for multiple capture yield data using temperaturemap（sample_multi_fit_ca_tmap.inp）- 39 -

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