【摘 要】
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在有源井型符合中子计数器(AWCC)其他参数确定的情况下,使用人工智能算法寻找~3He管的最佳排布方式,以提高设备的中子探测效率。首先对排布方案整体空间进行均匀抽样,再使用
【机 构】
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核工业大学,国家核安保技术中心,中国原子能科学研究院
【基金项目】
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反应堆燃料及材料重点实验室基金资助项目(6142A06180612)。
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在有源井型符合中子计数器(AWCC)其他参数确定的情况下,使用人工智能算法寻找~3He管的最佳排布方式,以提高设备的中子探测效率。首先对排布方案整体空间进行均匀抽样,再使用蒙特卡罗方法模拟AWCC探测过程,计算每种排布方式下的中子探测效率,从而生成数据样本供人工智能算法学习,然后使用深度神经网络(DNN)快速拟合出~3He管排布与中子探测效率的关系,最后结合遗传算法寻找AWCC中3He管的最优排布方式。该方法的中子探测效率与蒙特卡罗计算结果的误差在可接受范围内,且筛选出的最优效率高于
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