基于智能算法和迭代算法的中子能谱耦合解谱方法研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
11305127
项目类别：
青年科学基金项目
资助金额：
27.0万
负责人：
李达
依托单位：
西北核技术研究院
学科分类：
A3005.中子技术及应用
结题年份：
2016
批准年份：
2013
项目状态：
已结题
起止时间：
2014-01-01 至2016-12-31

项目参与者：
仲云红；苏春磊；于青玉；长孙永刚；
关键词：
SAND-II 智能算法解谱方法人工鱼群中子能谱遗传算法

项目摘要

The precondition of neutron radiation field application is the accurate measurement.Unfolding spectrum is the key step of neutron spectrum measurements. Classical iterative algorithms and intelligent algorithms are two types of neutron spectra unfolding methods with their own advantages and defects. In this project, a coupled application algorithms based on both of the iterative algorithms and intelligent algorithms was proposed for optimal neutron spectrum. The feasibility of intelligent algorithms including Artificial Fish Swarm and Genetic Algorithms on the neutron spectra unfolding methods will be studeid. And the results will compare with the classical unfolding methods including the CRYSTAL-BALL and SAND-II. This project will focus on the different coupled application forms based on the two types of the algorithms, in order to find an optimal unfolding algorithm for the neutron spectrum.This method can provide effective supports for neutron spectrum measurements of complicated radiation field without good prior spectrum.

中子能谱的精确测量是中子辐射场应用的前提条件。中子能谱解谱是测量中子能谱的关键步骤。长期应用的经典迭代解谱算法严重依赖初始谱，对于缺乏良好初始谱的复杂辐射场，会出现解谱偏差大，迭代不收敛等情况。以遗传算法为代表的智能算法不依赖于初始谱即可求解，但其结果的光滑、连续性较差。本项目针对经典迭代算法与智能算法求解中子能谱的特点，提出将智能算法与经典解谱方法耦合应用的思路，以获得较优的中子能谱。拟研究遗传算法、人工鱼群算法等智能算法在中子能谱解谱中应用的可行性，并与CRYSTAL-BALL方法、SAND-II方法等经典解谱方法的结果进行对比。最终通过研究两类方法的耦合应用形式，探索一种综合两类方法优点的中子能谱混合解谱方法，从而有效的服务于缺乏良好初始谱的复杂辐射场中子能谱测量。

结项摘要

中子能谱是反应堆、加速器等中子辐射场的关键参数，其精确测量是研究辐射场中子与物质相互作用的基础。本项目结合反应堆中子辐射场特点，研究中子能谱解谱算法和实验方法，建立了一套基于活化法的中子能谱测量方法。（1）研究了活化反应的选择及核数据获取方法。比较研究各个数据库提供的活化箔清单，给出了适应反应堆脉冲中子能谱测量的活化箔组，利用有效能量覆盖原则验证活化箔组的充分性，引入了关键活化箔的概念。（2）研究了中子活化实验方法。介绍了活化箔制备方法；针对原有辐照实验方法冷却时间长的问题，建立了柔线牵引和气动输送样品的方法，实现辐照后即时取出活化箔，提高了活化率测量精度；提出了MC模拟和实验相结合的混合标定方法，解决了103mRh核素特征射线的标定和自吸收校正问题；研究了液闪谱仪直接测量β射线切伦科夫光的方法，解决了32P核素的测量问题。（3）对多种中子能谱解谱方法进行了适用性分析，总结出解谱方法应依据道群关系和先验信息条件分级使用的原则；比较研究了迭代解谱方法，并发展了一种基于SAND-II方法改进的AGEIST方法，解决了迭代截断、粗大误差剔除和活化箔权重引入的问题；研究了先验信息和正则化条件引入遗传算法的形式，提出了先验信息预处理遗传算法。（4）利用AGEIST方法对测量结果进行解谱，与SAND-II方法比较，其活化率相对标准偏差更小；研究了综合考虑截面协方差、先验谱和活化率影响的蒙卡不确定度分析方法，不确定度评定结果更为可信。（5）研究了利用BP神经网络直接求解1 MeV等效中子注量率的方法，间接验证了中子能谱解谱结果的正确性；开展了中子能谱测量结果在辐射效应实验应用中的影响因素分析，针对性的研究了铑活化箔来修正1 MeV等效中子注量的方法。本工作有利于增强对反应堆辐射场性质的认识，提升中子辐射效应实验能力。