In the present article, we have investigated tritium removal from tritium-titanium targets during fusion neutron production and the impact of tritium degradation on neutron production. The removal of tritium from the target is predicted for deuterium ion irradiation with the SDTrimSp code. We adopt the binary collision approximation method to simulate the recoils and projectile trajectories and concentration of constituents in the target. We have modelled four phenomena in our simulations; ion exchange, sputtering, outgassing of tritium, and thermal diffusion of hydrogen isotopes in the target caused by deuterium irradiation. Insignificant contributors such as burn-up of tritium in neutron production and loss of tritium due to radioactive decay are not included in our model. This tritium removal results in the nonuniform distribution of tritium in the target. A Python-based script is developed to investigate the effects of tritium removal on neutron production with these pristine and irradiated targets. This script uses the layered composition of the constituents' atoms, DT reaction cross-section, and stopping power of deuterium ions in the target. The script is validated with the NeuSdesc code for the pristine target. Using the layered composition of tritium atoms in the target obtained from the SDTrimSp simulations, the script predicts the degradation in neutron production for different irradiation scenarios.
本稿では、核融合中性子生成時におけるトリチウム-チタンターゲットからのトリチウム除去と、トリチウム劣化が中性子生成に及ぼす影響を調査した。ターゲットからのトリチウム除去は、重水素イオン照射についてSDTrimSpコードを用いて予測される。我々は、ターゲット内の反跳粒子および入射粒子の軌道と構成元素の濃度をシミュレートするために、二体衝突近似法を採用する。我々は、我々のシミュレーションにおいて、イオン交換、スパッタリング、トリチウムの放出、および重水素照射によって引き起こされるターゲット内の水素同位体の熱拡散という4つの現象をモデル化した。中性子生成におけるトリチウムの燃焼や放射性崩壊によるトリチウムの喪失などの重要でない寄与は、我々のモデルには含まれていない。このトリチウム除去は、ターゲット内のトリチウムの不均一な分布をもたらす。これらの未照射および照射済みターゲットを用いてトリチウム除去が中性子生成に及ぼす影響を調査するために、Pythonベースのスクリプトを開発した。このスクリプトは、構成元素の原子の層状組成、DT反応断面積、およびターゲット内の重水素イオンの阻止能を使用する。このスクリプトは、未照射ターゲットについてNeuSdescコードを用いて検証されている。SDTrimSpシミュレーションから得られたターゲット内のトリチウム原子の層状組成を用いて、このスクリプトは異なる照射シナリオについて中性子生成の劣化を予測する。