Методика восстановления энергетического распределения потока нейтронов с помощью нейронных сетей по откликам, получаемым от многослойного детектора нейтронов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.01, кандидат физико-математических наук То Тун Ко

• То Тун Ко
• кандидат физико-математических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук То Тун Ко

Оглавление.

Введение.

Глава 1. Современные методы обработки спектров нейтронов.

1.1. Спектрометры нейтронов.

1.1.1. Пороговые радиоактивные индикаторы.

1.1.2. Сцинтилляционный счетчик. v 1.1.3. Камера деления.

1.1.4. Трековые детекторы.

1.1.5. Радиоактивные —индикаторы.

1.1.6. Радиоактивные индикаторы.

1.1.7. Полупроводниковые детекторы.

1.1.8. Мультисферы.

1.1.9. Чувствительные к нейтронам датчики из сцинтиллирующего стекла PUMA.

1.2. Методы восстановления энергетического распределения потока нейтронов.

1.2.1. Полиномиальный метод.

1.2.2. Полигональный метод.

1.2.3. Метод разложения искомого спектра в ряд по ортонормированным функциям.

1.2.4. Экспрессный метод восстановления спектра быстрых нейтронов.

1.2.5. Метод SAND-II.

1.2.6.Метод SPECTRA.

1.2.7. Метод регуляризации.

1.2.8. Метод минимизации направленного расхождения.

1.2.9. Метод восстановления энергетического распределения потока нейтрона с применением нейронной сети.

1.2.10. Метод генетического алгоритма.

1.3. Вывод.

Глава 2. Восстановление энергетических распределений потока нейтронов по откликам, полученным от многослойного детектора нейтронов, с применением искусственной нейронной сети.

2.1. Многослойный детектор нейтронов (МДН).

2.2. Методика восстановления энергетических распределений потока нейтронов с применением искусственной нейронной сети (ИНС).

2.2.1. Процедура работы искусственной нейронной сети (ИНС). s 2.2.2. Создание наборов исходных и желаемых данных для обучения искусственной нейронной сети.

2.2.3. Создание искусственной нейронной сети.

2.2.4. Восстановление энергетических распределений потока нейтронов по откликам, полученным от МДН с помощью ИНС.

2.3. Проведение экспериментов с МДН.

2.3.1. Измерение реакции МДН на источник Cf без контейнера.

2.3.2. Измерение реакции МДН на источник 252Cf в контейнере.

2.3.3. Восстановление экспериментальных спектров источника 252Cf с помощью ИНС.

2.4. Вывод.

Глава 3. Определение энергетического распределения потока нейтронов ИРТ МИФИ с помощью многослойного детектора нейтронов.

3.1. Проведение эксперимента в ИРТ МИФИ.

3.2. Восстановление спектров нейтронного излучения с данными, полученными в ходе исследований, методом ИНС.

3.3. Вывод.

Глава 4. Создание нового многослойного детектора нейтронов.

4.1. Изучение взаимодействия нейтронного излучения с веществом нового многослойного детектора нейтронов (МДН-3).

4.2. Новая конструкция многослойного детектора нейтронов (МДН-3).

4.3. Восстановление энергетического распределения потока нейтронов с помощью нового многослойного детектора нейтронов (МДН-3).

4.4. Вывод.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика восстановления энергетического распределения потока нейтронов с помощью нейронных сетей по откликам, получаемым от многослойного детектора нейтронов»

Актуальность темы.

В мире накоплен большой опыт применения ядерных материалов и теперь одна из главных технических проблем — установление полного контроля над их перемещением. Попадание ядерных материалов вне сферы их основного товарооборота - это не только глобальная угроза для экологии, \ здоровья и жизни людей, но также и основание для вторжения в сферу человеческих отношений и терроризма. По этой причине необходимо развивать инструментарий, который не позволит неправомерное проникновение ядерных материалов через контрольные пункты, таможню, предприятия переработки и утилизации ядерных материалов и других объектов.

Цель и задачи работы: Целью диссертационной работы является разработка нейтронного детектора, который позволяет в режиме реального времени \ восстанавливать энергетическое распределение потока нейтронов е диапазоне от 0 до 10 МэВ в 28 и более групповом приближении.

В ходе исследования решались следующие задачи:

1. Анализ ранее созданных методов восстановления энергетических распределений потока нейтронов.

2. Анализ методов и алгоритмов для решения задач Фредгольма первого рода.

3. Разработка методов восстановления энергетического распределения v потока нейтронов с помощью искусственной нейронной сети для раннее созданных МДН.

4. Разработка новой модели детектора нейтронов для восстановления энергетического распределения потока нейтронов в диапазоне от 0 до 10 МэВ в 28 и более групповом приближении.

5. Разработка метода для восстановления энергетического распределения потока нейтронов с помощью искусственной нейронной сети для новой модели МДН.

Методы исследования: Для решения поставленных задач в диссертации использованы теория и методы искусственных нейронных сетей, методическое и программное обеспечение среды «MatLab», программное обеспечение среды «MCNP».

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. впервые разработан метод восстановления энергетического распределения нейтронного излучения источника нейтронов, и определения энергетического распределения потока нейтронов ИРТ МИФИ на основе использования искусственной нейронной сети с помощью пятислойного детектора нейтронов (МДН),

2. впервые разработан новый детектор, способный дать представления об энергетическом распределении потока нейтронов в 28 и более групповом приближении,

3. впервые разработан метод восстановления энергетического распределения потока нейтронов на основе использования искусственной нейронной сети с помощью разработанного нового двадцати-девяти группового детектора нейтронов.

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанный метод восстановления энергетического распределения потока нейтронного излучения на основе искусственной нейронной сети по данным, полученным от многослойного детектора нейтронов (5 регистрирующих слоев) может быть использован в области экспериментальной физики нейтронного излучения для экспрессного анализа энергетического распределения потоков нейтронов. Так же метод может быть применен для анализа энергетического распределения потока нейтронов по данным, получаемым от детекторов типа сферы-Боннэра, резонансных фольг и других многослойных детекторов.

Разработанная новая модель МДН в совокупности с новым методом восстановления энергетического распределения потока нейтронов, на основе использования искусственной нейронной сети, способная дать представление об энергетическом распределении потока нейтронов в 28 и более групповом приближении, могут найти применение в области спектрометрии N нейтронного излучения. В частности данный детектор может быть применен для анализа нейтронного излучения при перевозке делящихся радиоактивных веществ через таможенные контрольно-пропускные пункты.

Содержание

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложений. Объем диссертации — 106 листов Список литературы - 60 наименования Рисунков - 56 Таблиц - 15 Приложений - 4

Заключение диссертации по теме «Приборы и методы экспериментальной физики», То Тун Ко

4.4. Вывод

В этой главе рассмотрена конструкция нового многослойного детектора нейтронов с применением пластикового сцинтиллятора для получения более детального представления об энергетических спектрах источника нейтронов. Описаны исследования его характеристики. Полученные результаты позволяют сделать положительное заключение о \ возможности перехода от газоразрядных детекторов к пластиковым сцинтилляторам. В этом случае МДНЗ будет вести себя аналогично ранее созданным многослойным детекторам нейтронов.

Для восстановления энергетического распределения потока нейтронов по показаниям, получаемым от новой модели многослойного детектора, был разработан метод восстановления энергетического распределения потока базирующийся на искусственной нейронной сети. Новая версия многослойного детектора нейтронов совместно с разработанным методам восстановления энергетического распределения \ потока нейтронов дает превосходные результаты в восстановлении не только «однопиковых», но и «двухпиковых» нейтронных спектров. Таким образом, можно сделать вывод, что новая модель МДН позволит отличать такие распределения лучше чем МДН1 и МДН2. Представленные на рис. 4.18 -4.21, 4.24, 4.25 результаты подтверждают возможность создания спектрометра с количеством энергетических групп более 29.

Средняя квадратичная ошибка между исходными энергетическими распределениями потока нейтронов и восстановленными энергетическими распределениями потока нейтронов с применением метода ИНС не превышает 5% и можно говорить о том, что метод восстановления с помощью искусственной нейронной сети можно использовать в задаче восстановления энергетического распределения потока нейтронов, по откликам, полученным от нового многослойного детектора.

Заключение

В ходе выполнении данной работы были получены следующие новые результаты:

1. Разработан новый метод восстановления энергетического распределения потока нейтронов для многослойных детекторов нейтронов 1 и 2 версии. В отличие от ранее созданных методов ошибка восстановления составляет менее 5%-. В предшествующих методах (метод минимизации направленного расхождения, метод регуляризации Тихонова) давали результаты с ошибкой 10%, и более. Использование ИНС позволило получить ошибку восстановления энергетического распределения потока нейтронов менее 5%. Так же к плюсам нового метода следует отнести быстроту перенастройки коэффициентов отвечающих за процесс восстановления энергетического распределения потока нейтронов. Для ИНС он составляет ~ 1 — 2 дня машинного времени (компьютер типа Core Duo) в то время как для получения истинной матрицы чувствительности требовался 1 - 2 месяца экспериментального исследования (калибровка на ускорителе заряженных частиц Ван-Ди-Графа).

2. Предложена конструкция нового многослойного детектора нейтронов, который в режиме реального времени позволяет дать информацию об энергетическом распределении потока нейтронов более чем в 29 групповом приближении. Эта конструкция является единственным улучшения по сравнению с версиями МДН 1 и 2.

3. Разработан метод восстановления энергетического распределения потока нейтронов для новой модели МДН. Данный метод, как и в случае с детекторами МДН1 и МДН2 построен на ИНС. В результате проверки работы метода стали следующие выводы: ошибка в расхождении исходного и восстановленного распределения не превышает 10%. При этом по результатам полученными с помощью МДНЗ можно четко видеть тип спектра. Особенно хорошо различаются спектры

AmBe, PuBe, что является несомненным преимуществом по сравнению с моделями МДН1 и МДН2.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук То Тун Ко, 2010 год

1. Патент РФ №2102775 на изобретение "Устройство для регистрации потоков нейтронов", -с. 6.

2. Экспериментальные исследования полей гамма-излучения и нейтронов. Под ред. д.т.н. Ю.А. Егорова, М., Атомиздат, 1974. -392 с.

3. Горин Н.В., Литвин В.И., Казьмин Ю.М. и др. Расчетно-экспериментальные исследования особенностей спектра нейтронов ИГР. '// Атомная энергия. -2000. -т.89. -вып.З. -с.233.

4. Самосадный В.Т., Минаев В.М., Грузин П.Л. и др. Определение спектральных характеристик изотопных источников нейтронов парными сцинтилляционными кристаллами типа Lil. // Атомная энергия, 1965. -т. 19. -вып. 5. -с.9.

5. Абдурашитов Д.Н., Гаврин В.Н., Ефимов Г.Д. и др. Спектрометр быстрых нейтронов. // Приборы и техника эксперимента. -№ 6. -1997. -с.5.

6. Столярова Е.Л. Нейтронные спектрометры и их применение в прикладных задачах. -М., Атомиздат, 1969. -240 с.

7. Тимошенко Г.Н., Крылов А.Р. Спектрометрия нейтронов высоких энергий в полях излучений за защитами ускорителей объединенного института ядерных исследований. // Приборы и техника эксперимента. -1992. -№ 3. -с.67.

8. Тимошенко Г.Н., Крылов А.Р. Спектрометрия нейтронов с энергией > 20 МэВ для исследования в области радиационной физики. // Приборы и техника эксперимента. -1989. -№ 3.-С.42.

9. Арсаев М.И. Сравнительные характеристики комбинированных и дисперсных воздухоэквивалентных сцинтилляторов. // Атомная энергия. -1971. -т.ЗО. -с.64.

10. Быстрицкий В.М., Гребенюк В.М., Ревенко А.В. и др. О регистрирующей способности трековых детекторов CR-39 в вакууме. // Приборы и техника эксперимента. -1997. -№ 4. -с.12.

11. Семенов В.П., Трыкова Л.А., Фадеева Ю.В. и др. Мультисферный спектрометр с полупроводниковым детектором тепловых нейтронов. // Приборы и техника эксперимента. -1974. -№5. -с.6.

12. Thomasa D.J., Alevrab A.V. Bonner sphere spectrometers critical review. // Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, A 476, 2002, p. 12-20.

13. Vilet Vaciav, Kumar Anil. Energy response of Bonner spheres to neutrons to \ neutrons in parallel beam and point source geometries. // Nucl. Instrum. And Meth.

14. Phys. Res., A271,#3, 1988, p. 607.16. http://www.itec.snz.ru/guardian.phtml

15. Крамер-Агеев E.A., Лавренчик B.H., Самосадный B.T., Протасов В.П. Экспериментальные методы нейтронных исследований. // -М.: Энергоатомиздат, 1990. -270 с.

16. Moteff J., Beever E.R., Status of threshold and resonance neutron detectors. //Selected topics of dosimetry, Vienna: IAEA, p.3 83-404, 1961.

17. Бондаре Х.Я., Лапенас А.А. Методы спектров нейтронов по измеренным \ скоростям реакций в SAIPS. // Изв. АН Латв. ССР. Сер. Физ. и техн. науки.1980. -№2. -с.3-13.

18. Завьялов Ю.С., Квасов Б.И., Мирошниченко В.Л. Методы сплайн функций. -М. :Наука, 1980. -350 с.

19. Крамер-Агеев Е.А., Трошин B.C., Фатеев Г.Н. Простой метод восстановления дифференциального спектра быстрых нейтронов из интегрального спектра. // Вопросы дозиметрии и защиты от излучений. -М.: Энергоатомиздат, 1980. -вып. 20. -с. 110.

20. Шкурпелов А.А., Демидов Л.И., Гаджиев Г.И., Фофанов B.C. 1 Использование метода регуляризации для нахождения спектра нейтронов. //

21. Метрология нейтронного излучения на реакторах и ускорителях. Тр.1 Всесоюз. совещания. -М.: Стандарты, 1978. -Т.2. -с. 124-129.

22. Турчин В. Ф., Туровцева Л. С. Восстановление оптических спектров и других неотрицательных функций по методу статистической регуляризации. // Оптика и спектроскопия. 1974. - Т. 36, № 2. -с.280-287.

23. Крамер-Агеев Е.А. , Тараско М.З., Тихонов Е.Г. Применение метода направленного расхождения для восстановления дифференциального спектра быстрых нейтронов. // Вопросы дозиметрии и защиты от излучений.

24. N М.:Атомиздат, 1970. -вып. 11. -с. 125.

25. Тараско М.З. Метод минимума направленного расхождения в задачах поиска распределений. // Препринт ФЭИ № 1446. Обнинск, 1983. -16 с.

26. Kardan M.R., Setayeshi S., Koohi-Fayegh R., Ghiassi-Nejad M. Neutron spectra unfolding in Bonner spheres spectrometry using neural networks. // Radiat. Prot. Dosim., 2003, vol. 104, pp. 27-30.

27. Vega-Carrillo H.R., Hernandez-Davila V.M., Manzanares-Acuna E. et al. Artificial neural networks in neutron dosimetry. // Radiation Protection Dosimetry, 2009. Vol. 118. № 3. p. 251 -259.

28. Koohi-Fayegh R., Green S., Crout N. M. J., Taylor G. C. and Scott M. C. Neural network unfolding of photon and neutron spectra using an NE-213 scintillation detector. //Nucl. Instrum. Methods A 328, 1993, p. 269-276.

29. Cordes E., Fahrenbacher G., Schutz R., Sprunk M., Hahn K., Hofmann R., Biersack J. P. and Wahl W. An approach to unfold the response of a multi-element system using an artificial neural network. // IEEE Trabs. Nucl. Sci. 45, 1998, p. 1464-1469.

30. Braga С. C. and Dias M. S. Application of neural networks for unfolding , neutral spectra measured by means of Bonner spheres. // Nucl. Instrum Methods A476, 2002, p. 252-255.

31. Vega-Carrillo H.R., Hernandez-Davila V.M., Manzanares-Acuna E. et al. Neutron spectrometry using artificial neural networks. // Radiation Measurement, 2006. Vol. 41. p. 425-431.

32. Chellapilla K., Fogel D.B. Evolution, Neural Networks, Games, and Intelligence. // Proceedings of the IEEE, September 1999, Vol. 87, No. 9, p. 1471— 1496.

33. Bhaskar Mukherjee. A high-resolution neutron spectra unfolding method using \ the Genetic Algorithm technique. // Nuclear Instruments and Methods in Physics

34. Research A 476, 2002, p. 247-251.

35. Дмитренко В.В., Самосадный В.Т., Кадилин В.В. и др. Измерительно-контрольный комплекс аппаратуры для обнаружения ядерных материалов. // Приборы и системы управления. -1998. -№9. -с.60.

36. Тихонов А.Н. Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука. 1986. -312 с.

37. Кадилин В.В., Рябева Е.В. Самосадный В.Т. и др. Экспрессный метод выделения энергетических групп нейтронов с помощью многомодульногодетектирующего устройства. // Атомная энергия. -1998. -том:25, -вып.З. -с. 251-253.

38. Деденко Г.Л., Кадилин В.В., Самосадный В.Т. и др. Многослойный детектор для оперативной оценки спектрального состава полей нейтронов. // Приборы и техника эксперимента. -2002. -№ 3. -с. 14-23.

39. Satoru Endo, Eiji Yoshida, Yusuke Yoshitake and other. Neural networks for the neutron spectrum determination based on the foil activation method. // Jap. J.

40. N Appl. Phys. Pt 1, vol: 41, num: 4A, 2002, p. 2191-2194.

41. Колесников C.B., Новиков Д.В., Самосадный B.T., Тарасов В.П., То Тун Ко. Восстановление энергетического распределения потока нейтронов с помощью искусственной нейронной сети. // Инженерная Физика 5/2009. -с. 22-25.

42. Медведев B.C., Потёмкин В.Г. Нейронные сети Matlab 6,. Диалог МИФИ, 2002.-496 с.

43. Compendium of Neutron Spectra and Detector Responses for Radiation Protection Purposes, technical reports series no. 403, international atomic energy1 agency, Vienna, 2001, p. 337.

44. Broomhead D.S., Lowe D. Multivariable functional interpolation and adaptive networks. // Complex Systems, 1988, v. 2, p. 321-355.

45. Kulkarni, Arun D. Computer vision and fuzzy-neural systems. // Prentice Hall 2001,509 p.

46. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн.4: Учеб. пособие для вузов / Общая ред. А.И.Галушкина. М.:ИПРЖР, 2001., -256с.

47. Горбань А.Н., Дунин-Барковский B.JL, Кирдин А.Н. и др. v Нейроинформатика. // Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН,1998. -296с.

48. То Тун Ко. Восстановление энергетического распределения потока нейтронов с применением двухслойной искусственной нейронной сети. // Естественные и технические науки, № 4(36), 2008. -с. 22-25.

49. То Тун Ко, Лэй Вин. Применение нейронных сетей для обработки \ информации от многомодульных детекторов ядерных излучений. //

50. Международная конференция по мягким' вычислениям и измерениям SCM'2009 Т.1, Санкт-Петербург.,2009. -с.235-238.

51. Колесников С.В., Новиков Д.В., Самосадный В.Т., То Тун Ко. Восстановление энергетического распределения потока нейтронов спомощью нейронной сети. // Научная сессия МИФИ-2009. Аннотация докладов. Т. 1. М.: МИФИ, 2009. -с.270.

52. Колесников С.В., Новиков Д.В., Кадилин В.В., То Тун Ко. Определение энергетического распределения потока нейтронов ИРТ МИФИ с помощьюмногослойного детектора нейтронов. // Научная сессия МИФИ-2009. Аннотация докладов. Т. 1. М.: МИФИ, 2009. -с.268.