Tính toán thiết kế hệ phổ kế neutron xếp lồng và phát triển kỹ thuật định liều neutron dựa trên phương pháp trí tuệ nhân tạo

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT KHOA KỸ THUẬT HẠT NHÂN HUỲNH HUY THÁI BẢO TÍNH TỐN THIẾT KẾ HỆ PHỔ KẾ NEUTRON XẾP LỒNG VÀ PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ĐỊNH LIỀU NEUTRON DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ KỸ THUẬT HẠT NHÂN LÂM ĐỒNG, NĂM 2016 TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT KHOA KỸ THUẬT HẠT NHÂN HUỲNH HUY THÁI BẢO – 1211534 TÍNH TỐN THIẾT KẾ HỆ PHỔ KẾ NEUTRON XẾP LỒNG VÀ PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ĐỊNH LIỀU NEUTRON DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ KỸ THUẬT HẠT NHÂN GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN TS TRẦN TUẤN ANH CN NGUYỄN MINH TUÂN KHÓA 2012 – 2017 NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN LỜI CẢM ƠN Trong q trình thực khóa luận tốt nghiệp này, em nhận truyền đạt, hỗ trợ giúp đỡ tận tình kiến thức, thơng tin, tài liệu, cơng cụ tính tốn, kinh nghiệm nghiên cứu thầy cô Khoa kỹ thuật hạt nhân - Trường Đại học Đà Lạt, cán nghiên cứu Viện Nghiên cứu hạt nhân (Viện NCHN) Đặc biệt, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến: Chú Nguyễn Minh Tuân, Viện NCHN việc đề xuất ý tưởng, phương pháp nghiên cứu, mơ hình tính tốn, phân tích kết dành nhiều thời gian để thảo luận, giải đáp thắc mắc, tạo điều kiện thuận lợi q trình tiến hành thực khóa luận gợi ý cho nghiên cứu tương lai Anh Đinh Xuân Hoàng, Viện NCHN trực tiếp hướng dẫn, cung cấp số liệu công cụ tính tốn, đặc biệt hướng dẫn tính tốn mơ MCNP5 thuật tốn trí tuệ nhân tạo TS Trần Tuấn Anh, Viện NCHN góp ý chi tiết nội dung, phạm vi nghiên cứu đề tài cách thức trình bày luận văn cách khoa học hoàn chỉnh Xin gửi lời cảm ơn chân thành đến toàn thể bạn bè lớp HNK36, người đồng hành học tập, nghiên cứu trao đổi kiến thức Xin cảm ơn ba, mẹ tin tưởng động viên tinh thần để em hoàn thành luận văn Sau cùng, dù cố gắng chỉnh sửa luận cách hoàn thiện chắn không tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận đóng góp ý kiến q báu từ q thầy Em xin chân thành cảm ơn Đại học Đà Lạt, tháng 12 năm 2016 Sinh viên Huỳnh Huy Thái Bảo i DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Tiếng Anh ATBX Tiếng Việt An toàn xạ BSS Bonner Sphere Spectrometer Hệ phổ kế cầu Bonner GRNN Genetalized Regession Neural Networks Mạng nơ-ron hồi quy tổng quát HDPE High density polyethylene Polyethylene có mật độ cao IAEA International Atomic Energy Agency Cơ quan lượng nguyên tử quốc tế MCNP Monte Carlo N-Particle Chương trình mơ Monte Carlo NCHN Nghiên cứu hạt nhân NNS Nested Neutron Spectrometer Hệ phổ kế xếp lồng SSE Sum of squared error Tổng bình phương sai số ii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ii MỞ ĐẦU CHƯƠNG NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LIỀU NEUTRON 1.1 Neutron 1.1.1 Các nguồn neutron 1.1.2 Đặc trưng an toàn xạ neutron 1.1.3 Tương tác neutron 1.1.4 Cơng thức tính suy giảm hấp thụ neutron 1.1.5 Định liều neutron 1.1.5.1 Định liều neutron nhanh .9 1.1.5.2 Định liều neutron nhiệt 10 1.2 Ghi đo neutron .10 1.2.1 Ghi đo neutron nhiệt 10 1.2.2 Ghi đo neutron nhanh neutron trung gian 12 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP VÀ MƠ HÌNH TÍNH TOÁN 15 2.1 Phương pháp 15 2.1.1 Phương pháp Monte Carlo chương trình MCNP5 15 2.1.2 Ma trận hàm đáp ứng phương pháp giải cuộn .16 2.1.2.1 Ma trận hàm đáp ứng hệ phổ kế NNS 16 2.1.2.2 Một số phương pháp giải cuộn 17 2.1.3 Phương pháp Mạng nơ-ron nhân tạo 18 2.1.3.1 Định nghĩa 18 2.1.3.2 Hộp công cụ Mạng nơ-ron MATLAB (MATLAB Neural Network Toolbox) 19 2.1.3.3 Mạng nơ-ron Hồi quy Tổng quát .19 iii 2.1.3.4 Mô tả hàm MATLAB 21 2.1.3.5 Hằng số kernel spread .22 2.1.3.6 Huấn luyện kiểm tra liệu 23 2.1.4 Hệ số chuyển đổi liều .23 2.2 Mơ hình tính tốn 24 2.2.1 Cấu hình hệ phổ kế xếp lồng 24 2.2.2 Các bước tiến hành xây dựng Mạng nơ-ron nhân tạo 25 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN .28 3.1 Mơ cấu hình hệ phổ kế MCNP5 28 3.2 Ma trận hàm đáp ứng hệ phổ kế NNS 29 3.3 Một số kết áp dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo 30 3.4 Sai số trình giải cuộn 32 3.5 Kết định liều neutron .34 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 36 TÀI LIỆU THAM KHẢO 38 PHỤ LỤC 1: INPUT MCNP MÔ TẢ HỆ PHỔ KẾ NEUTRON XẾP LỒNG 39 PHỤ LỤC 2: CODE MATLAB 42 iv MỞ ĐẦU Định liều chiếu xạ neutron nhiệm vụ quan trọng cơng tác đảm bảo an tồn xạ hạt nhân Việc định liều neutron giúp kiểm sốt an tồn xạ mơi trường làm việc có nguồn phát neutron lò phản ứng Để định liều neutron cần phải xác định xác thơng lượng neutron phụ thuộc lượng Phương pháp truyền thống (được sử dụng từ năm 60 kỷ trước) sử dụng cầu Bonner có đường kính khác làm vật liệu HDPE (High density polyethylene) sử dụng hệ đo neutron dùng ống đếm He ống đếm nhấp nháy 6Li(Eu) Phương pháp có nhiều ưu điểm đo phổ neutron với dải lượng rộng (từ lượng nhiệt tới vài chục MeV, chí lên đến GeV) nguyên tắc vận hành đơn giản Tuy nhiên, nhược điểm phương pháp cầu Bonner có khối lượng tương đối nặng, trình đo phải tháo lắp ống đếm nhiều lần (ảnh hưởng tới hình học đo), đặc biệt phải mua nước với chi phí cao Hiện nay, nước có hệ đo lắp đặt phòng chuẩn liều, Viện Khoa học kỹ thuật hạt nhân Hà Nội Nhằm giải vấn đề này, việc tìm hiểu thiết kế tiến tới tự chế tạo hệ đo dùng để chuẩn liều neutron mang ưu điểm phương pháp BSS đồng thời khắc phục hạn chế nêu nhiệm vụ quan tâm Viện NCHN Mục tiêu khóa luận tìm hiểu thực tính tốn mơ hệ đo liều neutron (hệ phổ kế xếp lồng NNS - Nested Neutron Spectrometer) với cấu hình hình học đơn giản, khối lượng nhẹ, giá thành rẻ, tự chế tạo nước, dễ sử dụng phát triển công cụ phần mềm xử lý số liệu (giải cuộn) dựa thuật tốn trí tuệ nhân tạo (đây điểm đề tài) Các tính tốn thực bao gồm tính tốn ma trận hàm đáp ứng theo 28 nhóm lượng, tính tốn mơ cho cấu hình đo hệ phổ kế xếp lồng, tính tốn giải cuộn phổ thực nghiệm tính liều cho 35 phổ liệu IAEA Kết thực đề tài có ý nghĩa khoa học thực tiễn, đặc biệt việc định hướng phát triển, tiến tới chế tạo thiết bị định liều chuẩn liều neutron Viện NCHN, phục vụ công tác nghiên cứu giảng dạy kỹ thuật hạt nhân trường đại học Việt Nam Khóa luận bao gồm Phần mở đầu ba chương có nội dung sau:  Chương 1: Nghiên cứu tổng quan sở lý thuyết phương pháp định liều neutron;  Chương 2: Phương pháp mơ hình tính tốn;  Chương 3: Kết thảo luận 3.2 Ma trận hàm đáp ứng hệ phổ kế NNS Sau tiến hành mơ với tất cấu hình, giá trị hàm đáp ứng nhóm lượng k số khối hình trụ có đường kính d tính theo cơng thức sau (Wang n.d): 𝑅𝑘𝑑 = 𝑎𝑠 𝑛𝐻𝑒 ∑𝑗 Φ𝑗 𝜎𝑛,𝑝 (𝐸𝑗 ) (3.1) Trong as tiết diện mặt cắt ngang (cm2); nHe mật độ nguyên tử 3He detector (n/cm3); Φj thông lượng neutron ghi nhận ống đếm 3He (n/cm2), σn,p(Ej) tiết diện phản ứng 3He(n, p)T lượng Ej ∈ (Ej, Ej+1) (cm2) Kết tính tốn ma trận hàm đáp ứng biểu diễn Hình đây: Hình Ma trận hàm đáp ứng hệ phổ kế NNS (tính code MCNP5) Tiết diện hấp thụ neutron 3He lớn nằm vùng lượng nhiệt Do đó, với trường hợp detector trần (C0) giá trị hàm đáp ứng lớn nằm vùng neutron nhiệt giảm dần lượng tăng Ứng với độ dày HDPE khác nhau, ta có giá trị đáp ứng dải lượng neutron khác Độ dày lớp HDPE tăng giá trị đáp ứng, ứng với dải lượng quan tâm tăng Đối với trường hợp C1 (bọc 6.6 cm HDPE) lượng quan tâm nằm khoảng 1e-6 đến 1e-7 MeV, độ dày HDPE tăng đến 22cm (C7) dải lượng neutron quan tâm nằng khoảng từ MeV đến 10 MeV Do vậy, dải lượng đo 29 hệ NNS hồn tồn mở rộng tương tự hệ đo truyền thống BSS (hiện dải đo hệ BSS mở rộng đến 20 GeV) 3.3 Một số kết áp dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo Sau số kết giải cuộn phổ tính đương lượng liều neutron phương pháp Mạng nơ-ron nhân tạo Hình 10 Phổ neutron ban đầu nguồn 252Cf xuyên qua 20 cm bê tông với 10% sắt phịng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge phổ sau giải cuộn Hình 11 Phổ neutron ban đầu nguồn chuẩn Am-B (IAEA) phổ sau giải cuộn 30 Hình 12 Phổ neutron ban đầu nguồn 252Cf làm chậm 5cm Fe (Viện Nghiên cứu hạt nhân Cộng hòa Sec (NRI, REZ)) phổ sau giải cuộn Hình 13 Phổ neutron ban đầu nguồn neutron 14 MeV che chắn 5cm H2O (Lò phản ứng hạt nhân Cadarache (Pháp)) phổ sau giải cuộn 31 Hình 14 Phổ neutron ban đầu “Steel shield stray neutron simulation field” (Lò phản ứng SILENE (Pháp)) phổ sau giải cuộn Nhìn chung, hình dạng phổ sau giải cuộn tương tự hình dạng phổ ban đầu Độ lệch liều neutron tính phổ sau giải cuộn so với phổ ban đầu 10% 3.4 Sai số q trình giải cuộn Sai số dự đốn trung bình phổ biết phổ dự đoán GRNN sau q trình giải cuộn tính cơng thức (Jia 2007): Trong đó: ∑𝑁 𝑖=1|𝑌𝑖 − Ø𝑖 | 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑁 (3.2)  Yi output (phổ dự đoán) thứ I;  Ø𝑖 phổ kỳ vọng (đã biết);  N tổng số bin lượng (28 bins) Áp dụng công thức cho 35 phổ kiểm tra để tính tốn, xem xét độ xác phương pháp trí tuệ nhân tạo 32 Bảng Giá trị sai số dự đốn q trình giải cuộn Phổ Sai số 7,59E-03 9,48E-03 7,83E-03 1,31E-02 6,41E-03 7,25E-03 1,41E-02 7,27E-03 1,20E-02 6,66E-03 8,51E-03 1,05E-02 10 11 12 Phổ Sai số 2,88E-02 9,98E-03 1,22E-02 1,30E-02 1,63E-02 1,37E-02 7,63E-03 1,69E-02 1,36E-02 6,14E-03 8,00E-03 8,22E-03 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Phổ 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 Sai số 7,87E-03 1,08E-02 6,04E-03 1,94E-02 1,33E-02 8,23E-03 3,41E-02 1,08E-02 6,86E-03 7,19E-03 1,18E-02 Sai số dự đốn trung bình q trình giải cuộn 0.04 0.035 0.03 Sai số 0.025 0.02 0.015 0.01 0.005 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 Phổ Hình 15 Sai số dự đốn trung bình phương pháp trí tuệ nhân tạo Nhìn chung, sai số dự đốn trung bình 35 phổ dùng để kiểm tra phương pháp trí tuệ nhân tạo 4%, 50% số có sai số 1% 33 3.5 Kết định liều neutron Bảng Kết tính đương lượng liều neutron 35 phổ kiểm tra Phổ 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 Liều phổ ban đầu (pSv/n) 196,456 364,210 108,730 304,458 371,728 339,571 203,362 213,688 219,854 86,028 184,692 187,304 128,421 407,709 145,158 309,592 403,379 271,406 394,587 375,301 378,905 355,566 287,493 335,749 287,493 57,844 77,739 390,659 240,168 218,479 436,684 280,306 181,727 213,782 287,251 Liều phổ giải cuộn (pSv/n) 190,104 381,708 104,052 295,192 370,135 345,746 195,212 211,820 220,393 70,259 181,096 179,075 110,030 401,978 157,126 333,929 401,363 269,709 401,329 366,305 368,216 348,511 296,034 348,511 296,034 60,076 81,972 401,262 241,126 211,552 401,476 272,974 178,957 216,488 281,229 34 Độ lệch 3% 5% 4% 3% < 1% 2% 4% 1% < 1% 18% 2% 4% 14% 1% 8% 8% < 1% 1% 2% 2% 3% < 1% 3% 4% 3% 4% 5% 3% < 1% 3% 8% 3% 2% 1% 2% Đồ thị bên cho nhìn trực quan việc định liều neutron phương pháp trí tuệ nhân tạo Liều phổ ban đầu liều giải cuộn 450 400 350 (pSv/n) 300 250 Liều ban đầu Liều giải cuộn 200 150 100 50 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 Phổ Hình 16 Giá trị đương lượng liều phổ neutron ban đầu phổ sau giải cuộn Đương lượng liều phổ ban đầu phổ sau giải cuộn gần tương đương Một số trường hợp có độ lệch cao (phổ 10 13), điều giải thích sau: giá trị đương lượng liều tổng liều toàn phổ nên giá trị sai số liều tổng sai số dự đốn, sai số giải cuộn 3% liều tính có độ lệch cao ( > 10%) Tổng kết chương: Các kết thu chương ma trận hàm đáp ứng kết tính 35 phổ (trong 140 phổ liệu IAEA) với sai số dự đoán 4%; Hơn 90% đương lượng liều tính từ phổ thơng lượng neutron thu có độ lệch nhỏ 10% so với phổ ban đầu 35 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ I Kết luận Trong khuôn khổ thời gian nội dung đăng ký, khóa luận thực cơng việc sau: - Nghiên cứu tổng quan vấn đề liên quan tới định liều neutron nguồn - neutron, tương tác neutron với vật chất, chất liều chiếu neutron gây ra, phương pháp ghi đo hạt neutron phương pháp định liều hệ phổ kế cầu Bonner Tìm hiểu thiết kế hệ phổ kế neutron xếp lồng dự kiến chế tạo bao gồm khối hình trụ làm HDPE có đường kính chiều cao tương ứng từ 6,6 cm đến 22 cm, thực việc tính tốn ma trận hàm đáp ứng hệ phổ kế phương pháp mô dùng code MCNP5 - - Xây dựng mơ hình Mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng hàm công cụ môi trường MATLAB để phát triển cơng cụ phần mềm giúp tính tốn thông lượng neutron từ liệu ban đầu (giải cuộn) Các kết thu ban đầu đánh giá khả quan: phổ dùng để kiểm tra có hình dạng tương tự phổ ban đầu; 35 phổ (trong 140 phổ IAEA) dùng để kiểm tra phương pháp cho kết sai số dự đoán 4%; Hơn 90% đương lượng liều tính từ phổ thơng lượng neutron thu có độ lệch nhỏ 10% so với phổ ban đầu Kết thu có ý nghĩa khoa học thực tiễn, đặc biệt việc định hướng phát triển chế tạo thiết bị định liều neutron Viện NCHN, đáp ứng nhu cầu nghiên cứu giảng dạy kỹ thuật hạt nhân trường đại học Việt Nam II Kiến nghị Trong khuôn khổ hạn chế thời gian thực khóa luận, khố luận chưa thực việc mô nguồn neutron thực để có sở thực nghiệm so sánh đánh giá toàn hệ phổ kế NNS dự kiến thiết kế, chế tạo phương pháp trí tuệ nhân tạo Nội dung khóa luận nghiên cứu, khảo sát bước đầu trình nghiên cứu, chế tạo hệ phổ kế neutron phát triển phần mềm định liều neutron dùng cho hệ phổ kế Do đó, số cơng việc cần làm thời gian tới là: 36 - Khảo sát lớp bề dày tối ưu cho khối HDPE hình trụ độ đáp ứng tốt Thu thập thêm nhiều phổ tham khảo để làm liệu học cho Mạng nơ-ron nhân tạo Thực việc thiết kế, chế tạo đánh giá hệ phổ kế đo neutron dùng HDPE lỏng (đây cải tiến thực thiết bị mà tập thể giáo viên hướng dẫn em mong muốn phát triển thời gian tới) 37 TÀI LIỆU THAM KHẢO Bedogni, R., Domingo, C., Esposito, A and Fernandez, 2007, F "FRUIT: an operational tool for multisphere neutron spectrometry in workplaces" Nucl Instrum Methods Phys Res A, 580, 1301–1309 Bramblett, Richard L., Ewing, Ronald I., Bonner, T.W 1960 "A new type of neutron spectrometer" Nuclear Instruments and Methods, (1): 1–12 S.Barrros, V Mares, R Bedogni, A Esopito, I F Goncalves, P Vaz, Ruhm, W 2014, “Comparison of Unfolding Codes for Neutron Spectrometry with Bonner Spheres”, Radiation Protection Dosimetry, January pp.1-7 Fung, K 2014, Study of 3He neutron spectrometer with bonner spheres and its application in low background environment, University of Hong Kong, Pokfulam, Hong Kong SAR James, E 2006, Physics for Radiation Protection: A Handbook, Copyright WILEY-VCH Verlag GmbH & Co KgaA, Weinheim, ISBN: 3-527-40611-5, pp 639-673 Jia, H 2007, Artificial Neural Network for Spectrum unfolding Bonner Sphere Data, University of Tennessee, Knoxville INTERNATIONAL ATOMIC ENERGY AGENCY, 2001, Compendium of Neutron Spectra and Detector Responses for Radiation Protection Purposes, Technical Reports Series No 403, IAEA, Vienna Reginatto, M., Goldhagen, P and Neumann, S, 2002 "Spectrum unfolding, sensitivity analysis and propagation of uncertainties with the maximum entropy deconvolution code MAXED", Nucl Instrum Methods A, 476, 242– 246 Sannikov, A.V 1994, "BON94 code for neutron spectra unfolding from Bonner spectrometer data" CERN internal report CERN/TIS-RP/IR/94-16 (1994) 10 Wang et al, P n.d, Simulation of the response function of Extended Range Neutron Multisphere Spectrometer using FLUKA program, Chinese Physics C, China 38 PHỤ LỤC INPUT MCNP MÔ TẢ HỆ PHỔ KẾ NEUTRON XẾP LỒNG (TRƯỜNG HỢP C7 – BỌC 22CM HDPE – NHÓM NĂNG LƯỢNG 28) C BEGINNING OF CELL CARDS C He-3 Counter 11 -0.000165 17 -18 -19 imp:n=1 $He-3 Counter (Active volume)(He-3) C He-3 Counter Capsule 12 -8.0 15 -16 -20 (-17:18:19) imp:n=1 $He-3 Counter Capsule (Stainless Steel) C HDPE Cylinder 13 -0.96 13 -14 -21 (20:16:-15) imp:n=1 $Cylinder(HDPE) C Source 22 (13 -14) (31 -32) (88 -99) imp:n=1 $Surface Source C Outside 55 -111 #1 #2 #3 #22 imp:n=1 66 111 imp:n=0 C BEGINNING OF SURFACE CARDS 13 pz -11 $Bottom Edge of Cylinder 14 pz 11 $Top Edge of Cylinder 15 pz -3.095 $Bottom Edge of He-3 Counter (Real Length) 16 pz 3.095 $Top Edge of He-3 Counter (Real Length) 17 pz -1.194 $Bottom Edge of He-3 Counter (Active Length) 18 pz 1.194 $Top Edge of He-3 Counter (Active Length) C 19 cz 0.7745 $He-3 Counter (Active) 20 cz 0.80 $He-3 Counter (Real) C 21 cz 11 $HDPE Cylinder C Source Surfaces 31 px 20 32 px 20.1 88 py -11 $Right Edge of Surface Source = Det 99 py 11 $Left Edge of Surface Source = Det C 39 C Outside of the problem 111 so 120 C BEGINNING OF DATA CARDS MODE N SDEF SUR=31 X=20 Y=D1 Z=D2 VEC=-1 0 DIR=1 PAR=1 ERG= 2.00E+01 SI1 -11 11 SP1 SI2 -11 11 C Tally F14:N E14 1.000E-11 1.000E-10 1.000E-09 1.000E-08 2.53E-08 1.00E-07 4.14E-07 6.826E-07 1.00E-06 1.445E-06 3.059E-06 6.476E-06 1.00E-05 1.371E-05 2.902E-05 6.144E-05 1.0E-04 1.301E-04 2.754E-04 5.929E-04 8.00E-04 1.00E-03 1.234E-03 1.4E-03 2.00E-03 2.4E-03 2.613E-03 3.0E-03 4.0E-03 5.0E-03 5.531E-03 6.0E-03 7.0E-03 8.0E-03 9.0E-03 1.0E-02 1.171E-02 1.2E-02 1.5E-02 1.7E-02 2.0E-02 2.2E-02 2.479E-02 2.50e-02 2.7e-2 3.0e-2 3.2e-2 3.5e-2 4.0e-2 4.5E-2 5.0E-2 5.247E-02 5.5E-02 6.0E-2 6.5E-2 7.0E-2 7.5E-2 8.0E-2 9.0E-2 1.0E-1 1.111E-01 1.2E-01 1.4E-1 1.6E-1 1.8E-1 2.0E-1 2.237E-01 2.50E-01 3.00E-01 3.50E-01 4.00E-01 4.50E-01 4.508E-01 5.00E-01 5.50E-01 6.00E-01 6.50E-01 7.00E-01 7.50E-01 8.00E-01 8.50E-01 9.00E-01 9.072E-01 9.50E-01 1.00E+00 1.10E+00 1.20E+00 1.30E+00 1.40E+00 1.50E+00 1.60E+00 1.70E+00 1.80E+00 1.872E+00 1.90E+00 2.00E+00 2.20E+00 2.40E+00 2.50E+00 2.60E+00 2.80E+00 3.00E+00 3.50E+00 3.679E+00 4.00E+00 4.36E+00 4.38E+00 4.50E+00 5.00E+00 5.50E+00 6.00E+00 6.50E+00 7.00E+00 7.408E+00 7.50E+00 8.00E+00 8.50E+00 9.00E+00 9.50E+00 1.00E+01 1.05E+01 1.10E+01 1.15E+01 1.20E+01 1.25E+01 1.30E+01 1.35E+01 1.40E+01 1.50E+01 1.60E+01 1.70E+01 1.80E+01 1.90E+01 2.00E+01 C C -Material Cards C He-3 Counter (rho = 0.000165 g/cc) M11 002003 C He-3 Counter Capsule (rho = 8.0 g/cc) 40 M12 26000 -0.65395 24000 -0.17 28000 -0.12 25055 -0.02 14000 -0.01 15031 -0.00045 16032 -0.0003 6012 -0.0003 42000 -0.025 $ Fe,Cr,Ni,Mn,Si,P,S,C,Mo C HDPE (C2H4)n (rho = 0.96 g/cc) M13 001001 -0.143716 06012 -0.856284 C -End of Materal Cards PHYS:N NPS 1E7 PRINT 41 PHỤ LỤC CODE MATLAB CODE TỐI ƯU HÓA (Spread Constant) function[ov]= Opt_Spread(Tr_in, Tr_out,Te_in,Te_out) %function SpreadConst(Tr_in, Tr_out,Te_in,Te_out) %returns the optimal spread constant of %Generalized Regression Neural Network % where: % INPUT % | Tr_in: Input Training Set | % | Tr_out: Output Training Set | % | Te_in: Input Testing Set | % | Te_out: Output Testing Set | % OUTPUT % | ov: Optimal value of Spread Constant | % j = 0; A = []; B = []; for i = 0.001:0.001:1 % TRAIN A GRNN mygrnn = newgrnn(Tr_in, Tr_out, i); % CALCULATE THE PREDICTION FOR TESTING SET test_P = sim(mygrnn, Te_in); % COLLECT THE PERFORMANCE if j == spread = i; perf = sse(Te_out - test_P); else spread = [spread, i]; perf = [perf, sse(Te_out - test_P)]; end %if j = j + 1; end %for A = spread; B = perf; m = min(B); idx = find(B==m); ov = A(idx); end CODE CHUẨN HÓA function A = Standardize(B) %function [A] = Standardize(B) will standardize the data (sum = 1) % of input matrix B %With: % B: input matrix % A: standardized matrix (sum of elements = 1) % M: matrix of multiple factor %tempA = []; % tempM = []; %N = size(B,2); U = []; for i = 1:size(B,2); S = []; X = sum(B(:,i)); 42 if X==1 S = B(:,i); elseif X > S = B(:,i)/X; else S = B(:,i)*(1/X); end; %if U = [U, S]; end; %for A = U; End CODE GIẢI CUỘN function [Spec] = Unfolding(C_set,RP,SP) %function [Spec] = Unfolding(C_set) will execute %the unfolding process for Neutron spectrum %Where % C_set = Set count; % SP = 140 spec from IAEA % -% SPLIT TRAINING AND TESTING OUPUTS SP = Standardize(SP); [Tr_out,Te_out] = TrandTe(SP); % CALCULATE THE DET COUNTS FOR 140 REF SPECTRA C1= getcount(RP,SP); % STANDARDIZE ALL COUNTS (SUM = 1) [C_std] = Standardize(C1); % SPLIT TRAINING AND TESTING INPUTS [Tr_in, Te_in] = TrandTe(C_std); % CALCULATE OPTIMAL SPREAD CONSTANT SC = Opt_Spread(Tr_in,Tr_out,Te_in,Te_out); % CREATE A NEW GRNN BASED ON TRAINING AND TESTING DATA mynet = newgrnn(Tr_in,Tr_out,SC); % CALCULATE THE OUPUT FROM INPUT (C_set) Spec = sim(mynet,C_set); % -end 43 ... ĐÀ LẠT KHOA KỸ THUẬT HẠT NHÂN HUỲNH HUY THÁI BẢO – 1211534 TÍNH TỐN THIẾT KẾ HỆ PHỔ KẾ NEUTRON XẾP LỒNG VÀ PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ĐỊNH LIỀU NEUTRON DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KHÓA LUẬN... tới định liều neutron nguồn - neutron, tương tác neutron với vật chất, chất liều chiếu neutron gây ra, phương pháp ghi đo hạt neutron phương pháp định liều hệ phổ kế cầu Bonner Tìm hiểu thiết kế. .. 20 GeV) 3.3 Một số kết áp dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo Sau số kết giải cuộn phổ tính đương lượng liều neutron phương pháp Mạng nơ-ron nhân tạo Hình 10 Phổ neutron ban đầu nguồn 252Cf xuyên