随着核反应堆物理先进数值计算方法和并行计算技术的不断发展，核反应堆物理计算的精度不断提高。核数据作为核反应堆物理计算最基础的输入参数，由于微观实验测量和核物理理论模型存在一定的不确定性，对其评估结果也不可避免地引入不确定度，成为核反应堆物理计算结果不确定度的主要来源。如何量化核数据的不确定度对核反应堆物理计算重要参数引入的不确定度水平，成为提高核反应堆系统安全性和经济性的关键技术，也是核反应堆物理计算敏感性和不确定性分析的研究目标。并且，核反应堆物理计算的敏感性和不确定性分析在计算程序确认中具有非常重要的工程应用价值。因此，本文主要围绕核反应堆物理计算敏感性和不确定性分析及其在程序确认方面的应用展开研究。
首先，针对基于微扰理论的敏感性和不确定性分析的适用性问题，研究了直接数值扰动方法和统计学抽样方法，并采用先进的拉丁超立方体抽样技术和Bootstrap方法对统计学抽样方法进行改进，建立了核反应堆物理计算的敏感性和不确定性分析平台；为了消除窄共振近似方法对隐式效应评估的影响，提出了新的基于中子慢化理论的超细群截面扰动模型；研究结果表明，国际上广泛使用的窄共振近似方法会明显高估隐式效应的影响，并且对238U尤为显著，其高估值超过34%。
其次，针对典型压水堆的组件计算、热态零功率堆芯计算和首循环堆芯跟踪计算，研究了核数据导致的组件特征值、两群均匀化参数、堆芯keff、堆芯功率分布、临界硼浓度和轴向功率偏移等重要参数的不确定度水平；针对钠冷快堆，研究了核数据导致的堆芯keff的不确定度水平；研究结果表明，对于压水堆，热态零功率堆芯keff的相对不确定度水平为0.50%左右，首循环堆芯跟踪计算临界硼浓度最大不确定度水平为51　ppm；对于钠冷快堆，堆芯keff的相对不确定度水平超过1.0%。
最后，针对新型核反应堆系统核设计程序确认中如何提供堆芯关键参数参考值的问题，研究了基于相关性系数的相似性分析方法和基于广义线性最小二乘算法的核数据调整方法，建立了新的核反应堆物理计算程序确认研究方法；实现了利用已建的装载MOX燃料的钠冷快堆基准实验装置的实测结果，对中国示范快堆堆芯关键参数的“最优估计值”进行预测，为其核设计程序的确认提供了参考结果。研究结果表明，所建立的程序确认研究方法将Monte-Carlo程序对基准实验装置堆芯keff的计算结果与实测结果之间的偏差降低到整体小于25　pcm的水平，具有非常高的精度和可靠性。
本文所建立的核反应堆物理计算敏感性和不确定性分析方法，可广泛地适用于不同的反应堆物理计算程序和不同堆型的敏感性和不确定性分析中；基于敏感性和不确定性分析所建立的核数据调整方法和程序确认方法，对于新型核反应堆的研发及相应的核数据评价、核反应堆物理程序开发和确认，具有重要的工程应用前景。