Nuclear Fuel Accountancy with via HPC and Anti-Neutrino Data

通过 HPC 和反中微子数据进行核燃料核算

基本信息

  • 批准号:
    2021478
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2017 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The Verification Instrument for the Direct Assay of Reactors at Range (VIDARR) is a detector designed to measure (v_e) from reactors for safeguarding and non-proliferation purposes. The VIDARR detector is based upon the ECal technology, designed and built by the UK for the T2K experiment's near-detector. Anti-neutrinos are detected in VIDARR via inverse B decay (IBD).The PhD use GEANT4 simulations to characterise the behaviour of the upgraded detector. Machine learning is used to develop a trigger using a support vector machine (SVM). By comparing simulation to data collected from the detector it is possible to achieve a full characterisation of the VIDARR detector using big data analysis techniques and high performance computing (HPC).
直接测定反应器在范围(Vidarr)的验证仪器是一种检测器,旨在测量反应器的(V_E),以保护和不扩散目的。 Vidarr探测器基于英国为T2K实验的近探测器设计和建造的ECAL技术。在Vidarr通过反向衰减(IBD)检测到抗中性菌。PHD使用GEANT4模拟来表征升级的检测器的行为。机器学习用于使用支持向量机(SVM)开发触发器。通过将模拟与从检测器收集的数据进行比较,可以使用大数据分析技术和高性能计算(HPC)对Vidarr检测器进行完整表征。

项目成果

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