Neutron spectrometry using artificial neural networks for a bonner sphere spectrometer with a 3He detector



Título del documento: Neutron spectrometry using artificial neural networks for a bonner sphere spectrometer with a 3He detector
Revue: Revista mexicana de física
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000339020
ISSN: 0035-001X
Autores: 1
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4
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4
Instituciones: 1Universidad Autónoma de Zacatecas, Unidad Académica de Ingeniería Eléctrica, Zacatecas. México
2Universidad Autónoma de Zacatecas, Unidad Académica de Estudios Nucleares, Zacatecas. México
3Universidad Politécnica de Madrid, Departamento de Ingeniería Nuclear, Madrid. España
4CIEMAT, Laboratorio de Metrología de Radiaciones Ionizantes, Madrid. España
Año:
Periodo: Feb
Volumen: 57
Número: 1
Paginación: 69-71
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental, aplicado
Resumen en español La reconstrucción de espectros de neutrones y el cálculo de los equivalentes de dosis dependen de la energía de los neutrones, y por ello es esencial un conocimiento preciso de la espectrometría de los neutrones para realizar los estudios relacionados con la disimetría, así como para la realización de muchos experimentos de la física nuclear. Estos no son problemas triviales y los investigadores han mencionado la necesidad de desarrollar técnicas de medición adicionales para ampliar los actuales sistemas de monitoreo del personal laboral. En trabajos previos se han reportado resultados relacionados con la espectrometría y la disimetría de neutrones, utilizando la tecnología de redes neuronales como solución alternativa a partir de las tasas de conteo de un sistema de esferas Bonner con un detector de neutrones térmicos de 6LiI(Eu), 7 esferas de polietileno y la matriz de respuesta conocida como UTA4, expresada en 31 grupos de energía. En este trabajo, se diseño y optimizo una red neuronal para el sistema de esferas Bonner del CIEMAT en España, utilizando la metodología de diseño conocida como RDANN, el cual esta compuesto de un detector de neutrones térmicos de 3He, 12 esferas moderadoras y una matriz de respuesta expresada en 72 grupos de energía. Para el proceso de diseño de la red neuronal se utilizó un catalogo de espectros de neutrones compilado por la IAEA. A partir de esta compilación, los espectros de neutrones se convirtieron de letárgia a energía. Posteriormente, estos espectros se rebobinaron utilizando el código MCNP de acuerdo con los grupos de energía de la matriz de respuesta del detector de 3He. Con la matriz de respuesta y los espectros rebobinados se calcularon las tasas de conteo del sistema de esferas Bonner y de esta forma, los espectros rebobinados resultantes y las cuentas calculadas se utilizaron como el conjunto de datos de entrenamiento de la red neuronal
Resumen en inglés Neutron spectra unfolding and dose equivalent calculation are complicated tasks in radiation protection, are highly dependent of the neutron energy, and a precise knowledge on neutron spectrometry is essential for all dosimetry–related studies as well as many nuclear physics experiments. In previous works have been reported neutron spectrometry and dosimetry results, by using the ANN technology as alternative solution, starting from the count rates of a Bonner spheres system with a 6LiI(Eu) thermal neutrons detector, 7 polyethylene spheres and the UTA4 response matrix with 31 energy bins. In this work, an ANN was designed and optimized by using the RDANN methodology for the Bonner spheres system used at CIEMAT Spain, which is composed of a 3He neutron detector, 12 moderator spheres and a response matrix for 72 energy bins. For the ANN design process a neutrons spectra catalogue compiled by the IAEA was used. From this compilation, the neutrons spectra were converted from lethargy to energy spectra. Then, the resulting energy ?uence spectra were re–binned by using the MCNP code to the corresponding energy bins of the 3He response matrix before mentioned. With the response matrix and the re–binned spectra the counts rate of the Bonner spheres system were calculated and the resulting re–binned neutrons spectra and calculated counts rate were used as the ANN training data set
Disciplinas: Física y astronomía
Palabras clave: Física nuclear,
Espectrometría de neutrones,
Dosimetría,
Redes neuronales
Keyword: Physics and astronomy,
Nuclear physics,
Neutron spectrometry,
Dosimetry,
Neural networks
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