单球多计数器中子解谱方法和剂量评价简析

介绍了当前常用的"少道"解谱软件和解谱方法,并利用UMG解谱软件包中的MXD-FC31和GRV-FC31两种解谱软件,针对单球多计数器的测量方法,分析了252Cf裂变中子源的中子能谱模拟解,讨论了解谱方法对注量率和剂量率的影响。

液体闪烁体探测器中子解谱方法研究现状及发展

中子解谱是中子探测的一项关键技术。利用液体闪烁体探测器求解中子能谱本质上是核物理领域的一个反演问题。简要介绍了液体闪烁体探测器结构及工作过程,概述了基于该类探测器的中子能谱求解原理,重点对各种解谱方法进行了数学描述,对其求解过程进行了归纳总结,最后指出了中子能谱求解方法的发展趋势。

核电厂辐照监督管中子解谱程序2NP

中子解谱方法是准确确定压力容器的中子注量的有效方法。本文研制了以广义最小二乘法为核心的中子解谱程序2NP,用于核电厂反应堆压力容器(RPV)中子注量的估计。通过对国际原子能机构(IAEA)发布的中子解谱例题ANO的验算,证明2NP具有较高的计算精度。

基于信赖域算法的中子解谱方法研究

提出了一种新的基于信赖域算法的中子能谱求解方法。使用O5S软件仿真了能量范围为0.25～16MeV、能量间隔为0.25MeV的BC501A液体闪烁体探测器响应函数。利用该响应函数仿真验证了入射中子能谱分别为单峰和多峰情况下算法的解谱效果,并通过D-T单能中子源、241 Am-Be和252 Cf连续中子源对解谱方法进行了实验验证。结果表明,使用信赖域算法求得的能谱与参考谱线具有较好的一致性,初步验证了解谱方法的有效性。

Elman神经网络在中子解谱中的应用

人工神经网络由于其优良的自我调节能力及学习能力,已经被广泛地应用在各领域的非线性分析中.在中国锦屏极深地下实验室(CJPL)中的低本底液闪中子探测器一直在记录着中子的本底数据,探测器输出的能谱实际上是核反冲能谱,与输入能谱可一一对应,并随着输入能谱的改变而发生改变;因此可以将探测器输出信号输入到训练过的神经网络中判断输入能谱.本论文采用的神经网络为Elman神经网络,训练神经网络采用的数据为Geant4模拟所得.将实验获取的核反冲能谱输入到训练过的神经网路进行反解,最后Elman网络反解出的Am-Be中子源能谱与真实谱误差在0.1%~11.8%,反解出的252Cf中子源能谱与真实谱误差在0.1%~8.9%.

三种解谱算法求解中子能谱的解谱效果比较

使用多球谱仪测量中子能谱时,需要使用"少道"解谱算法。为此,本文分别将迭代算法、蒙卡算法和遗传算法应用到中子能谱解谱中,通过MCNP模拟几种辐射防护常见的中子能谱,模拟得到探测器在各个球中的计数,然后使用迭代算法、蒙卡算法和遗传算法进行解谱,并对三种解谱算法的解谱效果进行比较。结果显示,三种算法均能够很好的完成解谱,且给出的中子注量、周围剂量当量和平均能量与参考值符合的也较好。另外,在典型的中子辐射场,三种算法的使用条件不同,可相互配合,较好的给出解谱结果。

三种智能算法求解多球中子能谱效果比较

目前多球中子谱仪的解谱算法,大多需要预置谱才能获得较准确的解谱结果.应用遗传算法,BP神经网络以及GRNN三种无需预置谱的智能算法寻找最优能谱,并设计了遗传算法适应度函数以及惩罚项,对BP神经网络和GRNN的参数进行了优化.使用IAEA提供的标准谱数据进行测试表明:GRNN拥有最快的计算速度和最高的精度,BP网络和遗传算法结果与期望谱基本吻合但计算时间远大于GRNN,这三种智能算法应用于多球中子解谱是切实可行的.

GRNN算法多球中子谱仪解谱软件设计

为更加准确的求解中子辐照环境中的中子能谱,编写了基于GRNN算法的多球解谱程序,设计了基于MATLAB的图形用户界面,开发了通用性强、计算准确、人机交互性能好的解谱软件。模拟计算以及实验测试的结果表明,该解谱软件实现了设计的功能,并且解谱结果与标准能谱相似度很高。

MC模拟解析快中子谱解谱方法评价

本文利用Geant4蒙特卡罗模拟并使用ROOT数据处理工具对基于TripleGEM探测器阴极耦合多层聚乙烯转化结构在不同快中子照射情况下进行了快中子解谱研究。通过模拟计算得到不同快中子源下相应的探测器响应函数,使用GRAVEL算法、极大似然(MLEM)算法和改进型极大似然(MLEM-D)方法进行了快中子解谱分析和比较,三种算法解谱的结果表明,三种解谱方法均适用于TripleGEM结构快中子探测器,且解谱结果与参考数据符合良好,采用中值降噪法改进的MLEM-D方法对多能中子能谱解谱效果最佳,谱线最为平滑。

基于微结构气体探测器对单能和连续谱快中子的模拟解谱

本工作探索了基于Triple GEM探测器对快中子能谱的测量,利用MCNPX和Geant4软件分别模拟了两种在Triple GEM阴极耦合由多层聚乙烯组成的堆栈式中子转化质子的转化模型,研究对象包含了5种单能中子源和Am-Be连续谱中子源.模拟得到了探测系统对160条单能中子的响应函数和上述源的反冲质子谱分布,使用GRAVEL和MLEM算法对模拟得到的6种快中子源的反冲质子谱进行了解谱研究,并把解谱结果与标准输入谱进行了对比,结果显示与标准输入谱均符合较好,解谱的相对不确定度为10%—15%;并研究了气体探测器能量分辨率对解谱精度影响的关系,结果表明微结构气体探测器的能量分辨率好于30%时,快中子的解谱精度就可以满足实际应用需求.本研究在以前的实验基础上提出了一种新的转化结构,并通过模拟结果得出微结构气体探测器可以应用于快中子探测,并能够利用得到的反冲质子谱结合合适的反演算法实现入射中子源的能谱重建.本文积累的建模和解谱算法为将来微结构气体探测器组成的快中子探测系统应用于未知快中子源探测,能谱重建,实现源项识别提供了新的办法.

三探测器中子周围剂量当量/能谱监测仪的设计

本文基于三片微结构探测器设计了一种精确且便携的中子周围剂量当量/能谱监测仪,将探测器插入圆柱形聚乙烯的不同慢化深度处同时计数,并设计了中子周围剂量当量H^(*)(10)及能谱求解算法。H^(*)(10)测量采用最小相对误差二乘的修正方法,将各探测器的响应曲线拟合得到更接近标准剂量转换系数(DCC)曲线的结果,能谱测量采用新型广义回归神经网络(GRNN)解谱算法。对IAEA标准辐照环境进行测试,H^(*)(10)计算结果的平均相对误差仅为8.58%。在Am-Be参考辐射场中进行实验,3个测量点H^(*)(10)测量结果与标准值的相对误差均小于10%,解谱结果与标准能谱较相似。模拟计算结果表明,引入吸收体的方法可有效改善角响应性能。