基于EJ-301液闪的快中子多重性测量装置对Pu样品质量的测量研究

快中子多重性测量技术(FNMC)可以对保密封装或者非固定状态的核裂变材料的质量进行无损检测,且不需要标准样品刻度,在核保障领域,特别是核材料衡算方面具有重要的意义。该文研究了EJ-301液体闪烁体探测器组成的快中子多重性测量装置对Pu样品质量测量的准确性。利用Geant4模拟软件搭建了1×6 EJ-301液体闪烁体探测器组成的快中子多重性测量系统,并对Pu-240自发裂变中子源的方向、能量、时间分布进行了模拟。通过对不同质量的Pu-240源进行多重性质量计算,得到其相对质量偏差均在10%以下,但随着裂变材料质量的增加,相对质量偏差也相应增加。对钚金属进行多重性测量,得到其平均相对质量偏差为15.5%左右,偏差相对于模拟结果较大的原因可能由n/γ甄别误差导致。该结果比中子多重性测量装置的相对质量偏差降低了16%。结果表明,基于EJ-301液闪的快中子多重性测量装置能够较好地实现对钚金属的质量测量。

用于核保障中核材料衡算的液体闪烁体中子多重性测量装置

本工作优化设计建立了1套可用于核保障中核材料衡算的液体闪烁体中子多重性测量装置,并基于该装置开展了性能测试.结果表明,装置运行状态稳定,各项指标均在可接受范围内.同时开展了对252Cf源和标准Pu样品的实验室模拟测量等中子多重性测量研究.结果表明,该测量装置的探测效率好于15%,测量相对标准偏差为8.6%,表明在条件允许时,通过长时间信号采集,该中子多重性测量装置有能力替代基于3He管的中子多重性测量装置,通过中子多重性分析完成核保障中核材料衡算定量测量任务.

快中子多重性计数器测量Pu样品质量的模拟计算

依据Pu材料自发裂变和诱发裂变原理,推导了钚材料的快中子多重性测量方程。采用蒙特卡罗方法和Geant4程序,对含有24个探头的3×8液闪探测系统在有效测量空间范围内的快中子探测效率进行了模拟计算,分析了该系统探测效率的均匀性;在此基础上,针对5种不同丰度、不同密度的钚样品,利用本文建立的钚材料快中子多重性测量方程,计算得到了样品质量修正因子随增殖系数M及(α,n)中子与自发裂变中子之比α变化的拟合方程,并用这些拟合方程对质量小于5 kg的Pu材料的计算质量进行了修正。结果表明,修正后,计算质量与样品质量之间的相对偏差小于6%。

铀材料快中子多重性测量方程推导

随着国际核裁军的深入推进,针对核材料的属性认证愈发受到关注.快中子多重性测量技术作为一种无损检测技术,采用闪烁体探测器进行测量,在军控核查体系中发挥着越来越重要的作用.目前对于钚材料的快中子多重性测量方法发展较为成熟,对于铀材料的快中子多重性分析模型和测量方程还处于发展中.为建立铀材料的有源快中子多重性测量方程,本文在中子多重性分析方程推导过程的基础上,根据铀钚材料二者物理过程的区别,不考虑(α,n)反应,考虑快中子散射串扰的影响,利用概率母函数完成铀材料快中子多重性测量方程的推导.在此基础上,为检验测量方程的有效性,利用Geant4搭建一套3×8的井型探测系统进行模拟测量.通过分析对比耦合系数与增殖系数的拟合函数关系、多重计数率、质量求解偏差,证实了测量方程的可靠性和准确性,对快中子多重性技术的发展具有重要意义.

基于嵌入蒙特卡罗模拟计算的遗传算法对多重测量装置~3He管排布的优化

为提高NDA方法测试分析精度,降低统计误差,在研制中子多重测量装置时通常将探测效率作为重要的设计目标。本文将蒙特卡罗模拟嵌入遗传算法中,以假想的90根3 He管中子多重测量装置为例,利用该方法对其3 He管分布进行理论模拟和优化,在短时间内求出探测效率为37%的最优排布。同时,利用蒙特卡罗模拟了随机抽样产生的1 000个有效排布,并对随机抽样分析与遗传算法结果进行比对分析。结果表明:利用遗传算法确定3 He管分布是快速有效的。

大空腔探测系统主动中子多重性反应系数模拟研究

为确定主动中子多重性反应系数对测量精度的影响,对大空腔探测系统主动中子多重性方法测量铀部件质量的全过程进行了直接模拟,基于MCNPX对28组相同浓缩度、相同密度、不同质量的内径1.2cm的半球壳型铀部件进行了模拟研究,获得了反应系数与样品增殖的关系曲线.对半球型、内径1.2 cm的半球壳型铀部件的模拟测量质量偏差都在1.5％以内,对内径3.2cm的半球壳型、半径6 cm和8 cm的圆柱型等形状差异较大的铀部件质量也仅偏小5％～10％.

中子多重性数学模型分析及其推证研究

针对中子多重性分析计算方法中存在的问题展开研究,提出了样品铀和钚增殖因子M、样品诱发裂变率F、样品反应率与自发裂变中子发射率的比值α的优化计算方法。首先通过数学分析及推导得出了样品铀的M和F的计算公式,提出更为精确的计算方法;其次运用反证法证明了现有文献关于钚材料的M、F及α计算中存在的问题,订正其纰漏,提出了更容易实现的计算方法。该优化计算方法步骤简明、可操作性强,具有很强的实用价值。